2024 年基于 RAG 的法学硕士的崛起 – DATAVERSITY

当我们步入 2024 年时，一个明显的趋势即将浮现：大型语言模型 (LLM) 领域中检索增强生成 (RAG) 模型的兴起。面对幻觉和培训限制带来的挑战，基于 RAG 的法学硕士正在成为一种有前途的解决方案，可以重塑企业处理数据的方式。

激增 法学硕士的受欢迎程度 2023 年带来了一波变革的可能性，但也并非没有障碍。 “幻觉”——模型生成不准确或虚构信息的情况——以及训练阶段的限制引起了人们的担忧，特别是在企业数据应用中。 

然而，RAG 模型的出现有望缓解这些挑战，提供强大的解决方案，可以彻底改变组织内的数据可访问性。

RAG 模型通过提供可审核的最新信息，提供了一种应对幻觉挑战的解决方案。这些模型可以访问外部数据存储，确保所提供的信息不仅可靠而且是最新的。

对于依赖的企业 数据驱动的见解，采用基于 RAG 的法学硕士可能会改变游戏规则。这些模型增强了所导出信息的可靠性和相关性，提供了对于明智决策至关重要的可审计的最新数据。

RAG 模型的关键在于在模型之外容纳主题专业知识，通常在矢量数据库、知识图或结构化数据表中。此设置在数据存储和最终用户之间创建了一个复杂且低延迟的中间层。然而，它也放大了不准确数据的后果，因此需要一个强大的数据可观察框架。

随着企业越来越多地转向在生产用例中部署 RAG 模型，对数据可观察性的需求也变得至关重要。组织需要加大对综合数据审计流程的投资，以确保基于 RAG 的法学硕士引用信息的可靠性。

Databricks 是在 RAG 模型上投入大量资金的行业领导者之一。在 Money 2020 最近的一次炉边谈话中，Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 透露，他们的客户正在积极拥抱 RAG，其中 60% 涉及 LLM 的用例都是基于此架构构建的。该公司将这项新技术视为法学硕士数据可观察性未来进步的基石。

到 2024 年及以后，基于 RAG 的法学硕士将成为数据处理和分析发展的驱动力。企业不仅必须采用这项技术，还必须加强其数据可观测性实践，以在不断扩大的人工智能领域发挥基于 RAG 的法学硕士的真正潜力。

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• Sumber: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/