PRAG(参数化检索增强生成)是一种突破性的技术解决方案,它通过将外部知识直接编码进大语言模型(LLM)的参数空间,实现了检索与生成过程的高度融合。相比传统RAG系统需要实时检索外部数据库的方式,PRAG采用参数化存储的核心创新:
- 数据增强模块将文档转化为结构化训练数据
- 参数训练模块通过LoRA技术生成文档的参数化表征
- 推理阶段直接调用预训练的参数而非实时检索
这种方法使计算开销降低达40%,响应速度提升2-3倍,同时保持知识更新的灵活度。在多任务语言理解基准测试中,PRAG在保持97%准确率的前提下,将推理延迟控制在300ms以内。参数化方案特别适合需要高频调用的企业级对话系统,目前已在医疗咨询、法律问答等专业领域验证了其技术优势。
本答案来源于文章《PRAG:提升问答系统性能的参数化检索增强生成工具》