Hintergrund
Herkömmliche RAG-Methoden (Retrieval-enhanced Generation) erfordern die Abfrage externer Dokumente in Echtzeit, was nicht nur rechenaufwändig ist, sondern auch die Fähigkeit zur Modellinferenz aufgrund der begrenzten Kontextlänge beeinträchtigt.
Zentrale Lösungen
PRAG löst das Problem durch die folgenden innovativen Konzepte:
- Parametrische WissenseinbettungKodierung von externem Wissen direkt in das LoRA-Parametermodul als Alternative zur Echtzeitabfrage
- Dreistufige Architektur::
- Datenanreicherungsmodul konvertiert Dokumente in strukturierte Trainingsdaten
- Das Parameter-Trainingsmodul erzeugt eine vektorisierte Darstellung des Dokuments
- Dynamische Fusion von mehreren Dokumentenparametern während der Inferenz
Schritte zur Umsetzung
- Installation von vortrainierten Modellgewichten (z.B. LLAMA-2)
- ausnutzen
psgs_w100.tsv.gzund andere Standarddatensätze für das Parametertraining - Suchindexierung über BM25-Algorithmus (optional)
Optimierung der Auswirkungen
Empirische Tests zeigen, dass diese Methode die Inferenzlatenz um 40% reduziert und die Genauigkeit um 15-20% bei Benchmark-Datensätzen wie NQ und TriviaQA verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool zur Verbesserung der Leistung von Q&A SystemenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem des hohen Rechenaufwands und der begrenzten Inferenzfähigkeit der herkömmlichen RAG lösen?
