RAG和LoRA
时间: 2025-04-29 20:48:34 浏览: 27
### RAG 架构与 LoRA 技术的应用
#### RAG 架构概述
RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构是一种融合了检索增强机制的生成模型框架。该方法不仅依赖于预训练的语言模型来生成文本,还结合了一个外部知识库或文档集合来进行信息检索[^4]。当接收到输入查询时,RAG 首先执行一次检索操作以找到最相关的几个片段作为上下文线索;随后这些选定的内容会被送入编码器部分,帮助解码器更好地理解和回应用户的请求。
#### LoRA 技术详解
Low-Rank Adaptation (LoRA),即低秩自适应,是指一种参数高效的迁移学习策略。具体来说,就是在保持原有大型语言模型不变的情况下,仅调整一小部分新增加的小规模矩阵参数,以此达到快速适配特定领域任务的目的[^1]。这种方法能够显著减少所需更新权重的数量,使得微调过程更加高效且节省计算资源。
#### 应用场景对比
- **RAG** 更适合那些需要实时访问最新动态或者广泛背景资料的任务场合,比如客服聊天机器人、搜索引擎优化等;
- **LoRA** 则适用于希望基于现有强大通用能力的基础上迅速定制化部署的企业级解决方案开发,例如金融风险评估、医疗诊断辅助等领域内的专用对话系统构建。
#### 主要差异分析
| 特征 | RAG 架构 | LoRA 技术 |
| --- | --- | --- |
| 核心理念 | 结合检索模块提升生成质量 | 通过少量参数调整实现个性化 |
| 训练成本 | 较高,因为涉及额外的数据索引维护 | 显著降低,只需关注新引入的部分 |
| 推理效率 | 可能稍慢,由于增加了检索环节 | 基本不受影响,继承原生模型速度 |
综上所述,虽然两者都旨在改善自然语言处理的效果,但在实际运用中各有侧重:前者强调借助外源性情报支持决策制定,后者则聚焦内部结构调整带来的灵活性增益。
```python
# 示例代码展示如何简单模拟这两种技术的概念区别
class ModelWithRAG:
def __init__(self, base_model, retriever):
self.base_model = base_model
self.retriever = retriever
def generate_response(self, query):
context = self.retriever.search(query)
response = self.base_model.generate(context=context)
return response
class ModelWithLoRA:
def __init__(self, pretrained_model, adapter_weights):
self.pretrained_model = pretrained_model
self.adapter_weights = adapter_weights
def fine_tune(self, dataset):
# Only update the small set of parameters defined by `adapter_weights`
pass
def predict(self, input_data):
output = self.pretrained_model.predict(input_data=input_data,
params=self.adapter_weights)
return output
```
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