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人工智能大模型与小模型协同演进：基于RAG与知识图谱的工业级AI应用架构设计 PDF 下载
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 主要内容：
什么是机器学习
如果机器学习模型本身比较简单，比如高中学到的线性函数
y=b+ wx
神经网络的基础单元是一个神经元的模型，其只能进行简单的计算。假设输入数
据有2个维度(x1, x2)，那么这个神经网络可以写成：
y=σ(w1x1+w2x2+b)
LLMs 已经具备了较强能力了，为什么还需要 RAG(检索增强生成
Pano
pticon Streams
•尽管 LLM 已展现出显著的能力，但以下几个挑战依然值得关注：幻觉问题：LLM 采用基于统计的概
率方法逐词生成文本，这一机制内在地导致其可能出现看似逻辑严谨实则缺乏事实依据的输出，即所
谓的“郑重其事的虚构陈述” ；
•时效性问题：随着 LLM 规模扩大，训练成本与周期相应增加。鉴于此，包含最新信息的数据难以融
入模型训练过程，导致 LLM 在应对时间敏感性问题时力不从心；
•数据安全问题：通用的 LLM 没有企业内部数据和用户数据，那么企业想要在保证安全的前提下使用
LLM，最好的方式就是把数据全部放在本地，企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型
仅仅完成一个归纳的功能；
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