RAG 的挑战情境整合RAG 的挑战之一是将检索到的信息无缝集成到生成的响应中，因为它要求模型准确地将检索到的数据的上下文与用户的查询对齐。
对话代理的复杂性
在对话代理中，对于 RAG 模型来说，维持多次交互的一致性可能比较困难，因为它们需要在保持对话流程的同时，持续整合相关的检索到的信息。
大型文档存储库
RAG 依赖于大型文档存储库，而这些存储库的搜索速度可能很慢或占用大量资源，尤其是在需要实时响应的情况下。高效的检索方法对于大规模处理此类问题至关重要。
处理异构文档类
文档存储库通常包含异构文档类别（例如不同的格式、语言和结构），这使得 RAG 难以在各种文档类型中统一检索和应用信息。
基于记忆的对话的局限性
RAG 在基于记忆的对话方面表现不佳，因为它无法随着时间的推移保留对话背景，这可能会导致回应缺乏连续性或错过对话早期提到的内容。
确保检索信息的质量
并非所有检索到的信息都与用户的查询相关或准确，并且过滤 投资者领先 掉不太有用的结果对于提供高质量、精确的响应仍然是一项重大挑战。
微调的挑战
另一方面，当我们研究 RAG 与微调时，微调语言模型也面临一些挑战。
微调的挑战
计算能力
微调大型语言模型 (LLM) 需要强大的计算能力，尤其是在处理大量数据集时，这会造成资源紧张并增加运营成本。
耗费大量时间
微调过程通常很耗时，因为它涉及在特定任务的数据集上长时间训练模型以获得最佳结果，这可能会延迟部署。
成本效益
微调的成本可能很高，特别是在对通用 LLM 等大型模型进行微调时，因为它需要大量的计算资源和能源，与更简单的方法相比，其成本效益较低。
数据集质量和大小
微调需要高质量、特定于任务的数据集。如果数据集较小或不平衡，模型可能无法有效学习，从而导致性能不佳或过度拟合。
人工智能架构的复杂性
微调 AI 架构的复杂性，尤其是在将大型模型适应专门任务时，可能会带来挑战，无法确保架构针对特定用例进行适当优化。
简化对话代理的流程
微调对话代理的文本生成模型需要仔细调整以确保对话流畅、连贯。如果没有进行适当的调整，模型可能难以提供符合语境的响应，从而影响用户交互质量。