Comparação das vantagens técnicas
- Simplificação da arquitetura: o módulo de recuperação necessário do RAG é omitido e o conhecimento é codificado diretamente na camada de atenção do modelo
- Redução do atrasoprocessamento de ponta a ponta elimina a recuperação demorada, especialmente em cenários de perguntas e respostas em tempo real
- Maior integração do conhecimentoVetores de conhecimento estão envolvidos na computação da atenção em vez do processamento de retalhos do RAG
Cenários típicos de aplicativos
PesquisaBibliotecas de especialidades químicas/médicas incorporadas para aumentar a precisão dos testes acadêmicos;aplicativo corporativoConverta documentos internos em fontes de conhecimento de assistentes inteligentes;Cenários educacionaisMateriais do curso: Os materiais do curso aumentam diretamente a capacidade de resposta do ensino de IA. Os experimentos mostraram um efeito positivo sobre aPerguntas baseadas em fatosA precisão da resposta foi aprimorada pelo 37%.
advertência
A versão atual é melhor em conhecimento estruturado (por exemplo, glossários, verbetes enciclopédicos), e o efeito do processamento em documentos longos não estruturados precisa ser otimizado, e recomenda-se que seja combinado com o pré-processamento de reconhecimento de entidades.
Essa resposta foi extraída do artigoKBLaM: uma ferramenta aprimorada de código aberto para incorporar conhecimento externo em modelos grandesO
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