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如何在有限算力环境下实现高效的检索增强生成？

2025-09-10

1.5 K

资源限制挑战

中小企业常面临GPU算力不足的问题，难以部署实时检索的RAG系统。

PRAG的轻量化方案

LoRA适配器：仅需训练0.1%的额外参数
离线预处理：所有文档参数化可提前完成
最小依赖：基础环境仅需Python 3.10+和CUDA 11

部署指南

创建conda虚拟环境隔离依赖
安装精简版依赖包（requirements.txt）
使用HuggingFace加速库优化推理
对于CPU环境：
- 启用torch.use_dynamo模式
- 采用8-bit量化加载模型

成本控制技巧

推荐使用AWS Lambda等无服务器方案运行参数训练模块，按需付费可降低90%云端成本。

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》

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