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大模型+知识图谱+人类反馈强化学习=通用人工智能（AGI） #书籍是人类进步的阶梯，知识图谱是人工智能进步的阶梯！

大模型（LLM）或者生成式人工智能（GenAI）正在迅速重塑各个行业，在内容创作和解决问题方面展现出卓越的能力。然而，这些人工智能模型的真正力量和可靠性在很大程度上取决于它们访问、处理和利用数据的方式。为了提升它们的性能并确保所提供信息的准确性和相关性，出现了两种主要技术：检索增强生成（RAG）和模型微调（SFT）。

这两种方法在整合新信息的方式上有着根本的不同。微调涉及在专门的数据集上重新训练核心人工智能模型。这个过程将特定领域的知识直接嵌入到模型的参数中，从而优化其内部理解。虽然对某些应用有效，但微调的计算成本可能很高，耗时，并且每当有新数据可用时都需要定期重新训练。
相比之下，检索增强生成（RAG）采取了更为动态的方法。与直接修改模型不同，RAG赋予人工智能系统在需要时（推理阶段）从外部知识源检索相关最新信息的能力。这种方法确保AI的响应始终基于最新的可用数据，而无需频繁重新训练。对于处理金融和医疗等敏感领域信息的机构而言，RAG展现出显著优势：它完美契合安全性、合规性以及实时准确性等核心诉求，相比需要大量资源投入的微调过程，RAG为提升AI交互质量提供了更灵活、更安全的实现路径。“灯塔书”《知识增强大模型》全面介绍了如何使用向量数据库、大模型、Elasticsearch来构建检索增强生成RAG的AI系统。
以下表格比较了RAG和LLM再训练在成本、实施时间、数据更新频率和最佳用例等方面的关键因素。在你的应用场景中，你会选择用哪种方式呢？
表格：RAG VS SFT
特征
检索增强生成 (RAG)
大型语言模型微调训练 (SFT)
成本
初始部署成本较低，取决于知识库基础设施和查询量；无需重新训练
初始计算成本高；需要持续的计算资源和时间进行重新训练
实施时间
更快；依赖于外部知识库设置
较慢；需要数据集准备和训练
数据更新
实时；通过更新外部知识库即可
需要重新训练模型才能整合新数据
实时准确性
高；始终检索最新数据
中等；必须重新训练才能保持最新状态
企业合规性
较高；数据保留在外部，更易于审计
较低；嵌入数据必须仔细管理以确保合规性
灾难性遗忘风险
低；外部数据防止旧知识丢失
高；新训练数据可能覆盖过去的知识
最佳用例
需要实时更新的动态知识；大规模知识库；成本敏感型应用
需要深度领域专业知识的特定任务；风格一致性至关重要