Vergleich der technischen Vorteile
- Vereinfachung der Architekturdas notwendige Retrieval-Modul der RAG entfällt und das Wissen wird direkt in der Modell-Aufmerksamkeitsschicht kodiert
- Verzögerungsreduzierung: End-to-End-Verarbeitung eliminiert zeitaufwändige Abfragen, insbesondere für Echtzeit-Q&A-Szenarien
- Stärkere Integration von WissenWissensvektoren sind an der Aufmerksamkeitsberechnung beteiligt und nicht wie bei RAG an der Patchwork-Verarbeitung
Typische Anwendungsszenarien
ForschungEingebettete Chemie-/Medizinfachbibliotheken zur Verbesserung der Genauigkeit von akademischen Quizzen;UnternehmensanwendungUmwandlung interner Dokumente in intelligente Wissensquellen für Assistenten;BildungsszenarienKursmaterialien verbessern direkt die Ansprechbarkeit des KI-Unterrichts. Experimente haben eine positive Wirkung auf dieFaktenbasierte FragenDie Antwortgenauigkeit wurde durch 37% verbessert.
caveat
Die derzeitige Version eignet sich besser für strukturiertes Wissen (z. B. Glossare, enzyklopädische Einträge). Die Verarbeitungswirkung auf unstrukturierte lange Dokumente muss noch optimiert werden, und es wird empfohlen, sie mit einer Vorverarbeitung für die Entity Recognition zu kombinieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKBLaM: Ein erweitertes Open-Source-Tool zur Einbettung von externem Wissen in große ModelleDie
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