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如何解决传统RAG计算开销大且推理能力受限的问题？

2025-09-10

1.5 K

背景

传统检索增强生成（RAG）方法需要实时检索外部文档，不仅计算成本高，还因上下文长度限制影响模型推理能力。

コアソリューション

PRAG通过以下创新设计解决问题：

参数化知识嵌入：将外部知识直接编码进LoRA参数模块，替代实时检索
三阶段架构::
1. 数据增强模块转换文档为结构化训练数据
2. 参数训练模块生成文档的向量化表示
3. 推理时动态融合多个文档参数

実施手順

安装预训练模型权重（如LLAMA-2）
利用するpsgs_w100.tsv.gz等标准数据集进行参数训练
通过BM25算法建立检索索引（可选）

効果の最適化

实测显示该方法可降低40%推理延迟，在NQ、TriviaQA等基准数据集上准确率提升15-20%。

この答えは記事から得たものである。PRAG: Q&Aシステムのパフォーマンス向上のためのパラメトリック検索拡張生成ツールについて

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