Equilíbrio entre economia e precisão na arquitetura técnica
Em comparação com o uso direto de um grande modelo de linguagem para processar recomendações de saúde, a arquitetura RAG do LLM-RAG-Longevity-Coach obtém uma otimização dupla por meio da recuperação precisa de dados: reduz o custo das chamadas de API em 60% e aumenta a precisão das recomendações em 40%. Os fragmentos de dados que são realmente relevantes são usados como contexto do LLM.
- Evite transmitir o banco de dados completo para o LLM para economizar o consumo de tokens
- Mecanismo de filtragem de recuperação para excluir a interferência de informações irrelevantes
- Otimização dinâmica da janela de contexto para obter o melhor preço/desempenho
Os dados reais de operação mostram que, ao lidar com problemas típicos de aconselhamento genético, a solução LLM tradicional requer mais de 8.000 contextos de tokens, enquanto a solução RAG requer apenas 1.200 tokens em média, o que reduz significativamente os custos de operação, mantendo o mesmo nível de profissionalismo.
Essa resposta foi extraída do artigoConstrução, com base em RAG, de um mini-assistente que fornece orientação sobre saúde (projeto piloto)O
