宝玉

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8个月前

DailyDoseofDS 这个图把传统 RAG 和 Agentic RAG 之间的差异分的比较清楚。 传统 RAG 就是先把文档向量化保存到向量数据库,然后在用户查询时,对用户的问题也做向量化,从向量数据库中找到相关的文档,再把问题和找出来的结果交给 LLM 去总结生成。 这种方式的优点就是简单,由于不需要太多次和 LLM 之间的交互,成本也相对低,但缺点是经常会因为做相似检索时,找不到合

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一旦与LLM的交互范式突破,电力需求恐怕远超这个比例