نویسنده(های): ایسورو لاکشان اکانایاکا
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
همانطور که مدل های زبان بزرگ (LLMs) به رشد توانایی خود ادامه می دهند، ادغام دانش خارجی در پاسخ های آنها برای ساخت برنامه های کاربردی هوشمند و آگاه از زمینه اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. دو پارادایم پیشرو برای چنین ادغامی عبارتند از Retrieval-Augmented Generation (RAG) و Cache-Augmented Generation (CAG). این مقاله یک راهنمای گسترده و گام به گام در مورد هر دو رویکرد ارائه می‌کند، عمیقاً در جریان کاری آنها غوطه ور می‌شود، مزایا و معایب آنها را مقایسه می‌کند، و یک راهنمای پیاده‌سازی جامع برای CAG با توضیحات مفصل در مورد هر مؤلفه ارائه می‌دهد.
IntroductionRetrieval-Augmented Generation (RAG)Cache-Augmented Generation (CAG)مقایسه دقیق RAG و CAGImplementing Cache-Augmented Generation (CAG) Deep Dive: توضیح کد مطالعات موردی و برنامه های کاربردی در دنیای واقعی نتیجه گیری ادامه مطلب
در پردازش زبان طبیعیافزایش پاسخ‌های مدل‌های زبانی با دانش خارجی برای کارهایی مانند پاسخ‌گویی به سؤال، خلاصه‌نویسی و گفتگوی هوشمند ضروری است. Retrieval-Augmented Generation (RAG) و Cache-Augmented Generation (CAG) دو روش برای دستیابی به این هدف را با افزایش قابلیت های مدل با داده های خارجی نشان می دهند. در حالی که RAG دانش را به صورت پویا در زمان استنتاج ادغام می کند، CAG داده های مربوطه را از پیش بارگذاری می کند در زمینه مدل، با هدف سرعت و سادگی. این مقاله هر مفهوم را تجزیه می‌کند، نقاط قوت و ضعف آنها را برجسته می‌کند و راهنمای بسیار دقیقی در مورد اجرای CAG ارائه می‌کند.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) خروجی یک مدل زبان را با واکشی پویا مربوط به… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی