Balance zwischen Wirtschaftlichkeit und Genauigkeit in der technischen Architektur
Im Vergleich zur direkten Verwendung eines großen Sprachmodells zur Verarbeitung von Gesundheitsratschlägen erreicht die RAG-Architektur des LLM-RAG-Longevity-Coach eine doppelte Optimierung durch genaue Datenabfrage: Sie reduziert die Kosten für API-Aufrufe um 60% und erhöht gleichzeitig die Genauigkeit der Ratschläge um 40%. Die Datenfragmente, die wirklich relevant sind, werden als Kontext für das LLM verwendet.
- Vermeiden Sie die Übermittlung der gesamten Datenbank an den LLM, um den Token-Verbrauch zu senken.
- Filtermechanismus für den Abruf, um irrelevante Informationen auszuschließen
- Dynamische Kontextfenster-Optimierung für bestes Preis-/Leistungsverhältnis
Tatsächliche Betriebsdaten zeigen, dass bei der Bearbeitung typischer genetischer Beratungsprobleme die traditionelle LLM-Lösung mehr als 8.000 Token-Kontexte benötigt, während die RAG-Lösung im Durchschnitt nur 1.200 Token benötigt, was die Betriebskosten bei gleichbleibender Professionalität erheblich reduziert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRAG-basierter Aufbau eines Mini-Assistenten für Gesundheitsberatung (Pilotprojekt)Die
