盘点RAG中最容易犯的5个错误
我介绍了在构建 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用过程中遇到的第一个错误——使用向量数据库。此外,我也分享了两个建议:优先选择经过微调的小模型,并优化检索过程以提高效率和准确性。
我介绍了在构建 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用过程中遇到的第一个错误——使用向量数据库。此外,我也分享了两个建议:优先选择经过微调的小模型,并优化检索过程以提高效率和准确性。
本文提出了一种新的方法ClassDiffusion来提升个性化生成的一致性。通过分析发现个性化微调导致模型在遵循复杂提示词方面能力下降的根本原因是语义空间中的语义偏移,进而提出了ClassDiffusion以减少个性化概念与类别分布中心的语义距离,从而提高一致性。