PRAG采用LoRA参数高效微调技术，实现了海量知识的参数化压缩存储：
- 单个文档表征仅需原始文本0.3%的存储空间
- 支持千级文档参数在单个A100 GPU上的并行训练
- 参数更新采用梯度累积策略，batch size可扩展至1024
测试数据显示，PRAG能将1TB的维基百科文本压缩为3GB的参数文件，检索时内存占用降低两个数量级。在TriviaQA开放域问答测试中，参数化方案召回率达到92.4%，比传统FAISS向量库高7.2个百分点。这种机制特别适合移动端部署，某医疗APP集成PRAG后，安装包体积仅增加8MB却包含5万条药品说明书知识。
This answer comes from the articlePRAG: Parameterized Retrieval Augmentation Generation Tool for Improving the Performance of Q&A SystemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " PRAG的参数训练机制突破传统知识存储的容量限制
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