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何时应用 RAG 与微调
充分发挥 LLM 的潜力需要在检索增强生成（RAG）和微调之间选择正确的技术。 让我们来看看何时对 LLM、较小的模型和预训练模型使用 RAG 与微调。我们将介绍： LLM 和 RAG 的简要背景 RAG 相对于微调 LLM 的优势 何时针对不同模型大小对 RAG 进行微调 对预训练模型使用 RAG 和微调 RAG 和微调的金融服务示例 实际考虑和建议 LLM 和 RAG 背景 大型语言模型利用一种称为预训练的技术，对互联网、代码、社交媒体和书籍等大量文本数据集进行预训练。这使他们能够生成文本、回答问题、翻译语言等，而无需任何特定于任务的数据。然而，他们的知识仍然有限。 检索增强生成 (RAG) 通过在生成文本之前从数据库中检索相关知识作为上下文来增强 LLMs。例如，财务顾问 LLM 可以在提出财务建议之前检索客户的投资历史和概况。 检索增强结合了 LLMs 理解语言的能力与特定领域数据库中相关知识的优势。与普通的 LLMs 相比，这使得 RAG 系统知识更丰富、更一致、更安全。 RAG 相对于微调 LLM 的优势 微调通过针对特定领域的数据进行训练，使预训练的 LLM 适应特定...
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NJet中使用Lua
NGINX 向云原生演进，All inOpenNJet Background NJet也支持openresty开源出的Lua，从而扩展NJet的功能，实现应用服务器，或特定的proxy处理逻辑。但默认的install选项中，lua支持是默认关闭的，需要做如下的配置打开。 模块 NJet是通过动态模块提供lua支持的。在http context中使用lua， 需要装载njet_http_lua模块，在stream context支持，则需要装载njet_stream_lua. 通过如下的方式装载： load_module /usr/local/njet/modules/njt_http_lua_module.so; load_module /usr/local/njet/modules/njt_stream_lua_module.so; lua库的路径： 为了避免和其他使用lua的应用冲突，NJet会把resty等公用的lua库存放到安装路径的lualib下，因此需要设置lualib的path lua_package_path "$prefix/lualib/lib/?.lua...
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