资源限制挑战
中小企业常面临GPU算力不足的问题，难以部署实时检索的RAG系统。
PRAG的轻量化方案
- LoRA适配器：仅需训练0.1%的额外参数
- 离线预处理：所有文档参数化可提前完成
- 最小依赖：基础环境仅需Python 3.10+和CUDA 11
Leitfaden für den Einsatz
- 创建conda虚拟环境隔离依赖
- 安装精简版依赖包（
requirements.txt) - 使用HuggingFace加速库优化推理
- 对于CPU环境：
- .
torch.use_dynamoParadigma - 采用8-bit量化加载模型
- .
Tipps zur Kostenkontrolle
推荐使用AWS Lambda等无服务器方案运行参数训练模块，按需付费可降低90%云端成本。
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 " 如何在有限算力环境下实现高效的检索增强生成？
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