当可访问的大型语言模型首次出现时，人们对其的兴奋之情无法忽视：除了其新颖性外，它们承诺彻底改变许多领域和工作领域。
在ChatGPT发布近一年之后，我们对LLM的限制有了更深入的了解，并意识到当我们尝试将它们整合到现实世界的产品中时面临的挑战。到目前为止，我们已经提出了强大的策略来补充和增强LLM的潜力，其中检索增强生成（RAG）可能是最显著的一种。它赋予从业者将预训练模型连接到外部、实时信息源的能力，可以生成更准确、更有用的输出。
本周，我们整理了一系列解释使用RAG的复杂性和实际考虑因素的精彩文章。无论您是深入研究机器学习还是从数据科学家或产品经理的角度接触该主题，深入了解这种方法可以帮助您为AI工具的未来做好准备。让我们来深入探讨吧！
- 使用检索增强生成（RAG）向LLM添加自己的数据对于初学者友好的介绍，请参阅Beatriz Stollnitz最近的深入文章，这是一个极好的参考资源。它涵盖了RAG的理论基础，然后过渡到了实际的基本实现，展示了如何创建一个聊天机器人，帮助客户查找公司销售的产品信息。
- 提高检索增强生成系统性能的10种方法如果您已经开始在项目中尝试RAG，您可能已经观察到设置RAG是一回事，但使其始终如一地工作并产生预期结果是另一回事：“RAG易于原型开发，但非常难于实际生产。”Matt Ambrogi的指南提供了将这种框架的潜力与更实际的利益联系起来的实用洞察。
- RAG与模型微调 — 哪个工具是提升您的LLM应用的最佳工具？在构建更好的AI产品时，RAG有不止一种替代方案。Heiko Hotz提供了RAG和模型微调的细致全面的比较，模型微调是升级通用LLM性能的另一种突出策略。正如Heiko所言，“没有一种通用的解决方案，成功在于将优化方法与任务的具体要求相吻合。”
对于其他关于反事实见解到动态定价的精彩文章，我们希望您探索一些我们最近的亮点：
- 如果您想测试ChatGPT API的强大功能，请参阅Mariya Mansurova分享的使用它进行主题建模的入门指南。
- 想要提升您的编程技能吗？Marcin Kozak的实践性教程解决Python中的NaN（非数字）值以及如何正确使用它们。
- Reza Bagheri回来了，用他的标志性深入探究方式，这一次详细介绍了维数的数学基础（以及相关的“诅咒”）。
- 要了解反事实和它们在数据分析中的位置，不要错过Maham Haroon清晰易懂的解释。
- 即使在没有明确的商业目标的情况下，Stephanie Kirmer深入探讨了为何许多企业纷纷投入生成式AI研究。
- 在详细论述使用强化学习方法进行动态定价的潜力后，Massimiliano Costacurta权衡了向多臂赌博机解决方案添加上下文的好处。
- 在一个有趣的项目实例中，Caroline Arnold展示了如何利用预训练模型和重新分析数据创建定制化的AI天气预报应用程序。
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