公司私有数据大模型应用方案
1. RAG（Retrieval Augmented Generation）
1）工作原理
- RAG 通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，可用于问答、文本摘要、内容生成等场景。
2）关键流程
- 检索：从预先建立的知识库中检索与问题相关的信息，为后续生成过程提供上下文信息和知识支撑。
- 增强：将检索到的信息用作生成模型的上下文输入，增强模型对特定问题的理解和回答能力，使生成的文本更丰富、准确且符合用户需求。
- 生成：结合 LLM 生成符合用户需求的回答。生成器利用检索到的信息作为上下文输入，通过大语言模型生成文本内容。
graph TD
subgraph 初始化阶段
A[构建知识库] --> A1[收集原始数据:文档/网页/数据库等等]
A1 --> A2[数据预处理:清洗/去重/格式统一]
A2 --> A3[文本切片-Chunk:按语义拆分段落/句子]
A3 --> A4[向量转换:用Embedding模型生成向量]
A4 --> A5[存储向量:存入向量数据库-Vector Database]
end
subgraph 运行阶段
B[用户输入查询] --> B1[查询预处理:分词/纠错]
B1 --> B2[查询向量转换:生成查询Embedding]
B2 --> C[检索相关知识]
A5 --> C
C --> C1[向量相似度匹配如:余弦距离\余弦相似度]
C1 --> C2[筛选Top N相关片段]
C2 --> D[构建上下文]
B --> D
D --> D1[整合查询+检索结果]
D1 --> D2[生成结构化Prompt]
D2 --> E[大语言模型生成]
E --> E1[基于上下文生成回答]
E1 --> E2[附加知识来源标注]
E2 --> F[输出最终结果给用户]
end
3）相较于微调和训练自有模型的优势
- 知识更新便捷及时：RAG 只需更新外部知识库，就能快速引入最新知识和信息，成本低且效率高。而微调的知识更新依赖于训练集，训练完成后模型知识就固定了，若要更新需重新训练，耗时较长。自研大模型同样面临知识更新困难的问题，需要重新训练整个模型，成本高昂且周期长。
- 知识掌控力强：RAG 对知识的管理和控制更灵活，不用担心模型遗忘或学不到某些知识的问题，只要知识库中有相关信息，就能准确检索并生成回答。微调后的模型可能会因为过度训练而丧失常识，自研大模型也可能存在对某些知识覆盖不全或遗忘的情况。
- 生成答案更准确稳定：RAG 通过检索相关知识并与语言模型结合，能显著提升答案的准确性和稳定性，尤其在处理知识密集型任务时表现更优。比如专业领域的问答系统，RAG 可以更好地结合事实和数据，生成更可靠的答案。微调在一些简单任务上可能表现较好，但在复杂的知识密集型任务中，其准确性可能不如 RAG。自研大模型虽然理论上可以通过大量数据训练提高准确性，但实际应用中可能受限于训练数据的完整性和模型的泛化能力。
- 避免模型幻觉：RAG 引入外部知识库的信息进行验证，能有效避免模型生成与事实不符或存在逻辑错误的内容，提高生成内容的真实性和可信度。微调模型生成的答案完全内生于参数中，难以验证来源，容易出现幻觉现象。自研大模型也需要花费大量精力和数据来解决幻觉问题，相比之下，RAG 在这方面具有天然的优势。
- 可解释性强：RAG 生成的答案可以明确引用知识库中的来源，具有更高的透明度，用户可以清楚地了解答案的依据，增加对答案的信任度。微调后的模型和自研大模型通常被视为黑箱，用户难以知晓答案的具体生成依据。
- 成本效益高：RAG 不需要重新训练模型，主要成本在于维护高质量的知识库系统，搭建 RAG 系统的成本可能只有微调的 1/5。自研大模型的研发成本更是极高，需要大量的算力、数据和专业人才，对于大多数企业和机构来说，门槛过高。
4）缺点
- 对大模型依赖性强：RAG 对大模型的性能依赖程度较高，若大模型本身性能不佳，如在语言翻译任务中对某些专业领域的术语翻译不准确，整个 RAG 系统的效果就会大打折扣。
- 处理复杂查询能力有限：对于模糊或不明确的查询，RAG 可能无法确定查询意图，导致结果不完整或不相关。对于复杂或多方面的查询，检索系统可能难以返回平衡的结果。例如，“AI 对就业和教育的影响” 这样的查询涉及多个主题，RAG 可能难以全面准确地回答。
- 存在知识切片和整合问题：在知识切片、向量化并存入向量索引库的过程中，可能存在内容缺失的情况，导致大模型回答问题时没有对应的知识依据。在检索片段整合过程中，也可能因整合策略问题，出现内容缺失，影响回答的完整性和质量。
5）实现方式
- FastGPT
- LlamaIndex
2. 大模型微调（Fine-tuning）
- 大模型微调（Fine-Tuning），简单说就是在预训练大模型（如 GPT-3.5、Llama 2）的基础上，用特定领域或任务的小数据集再次训练，让模型 “专项精进”，更贴合具体需求的技术过程。
1） 核心原理 “通用基础上补短板”
- 预训练大模型已经通过海量通用数据（如全网文本、书籍）学会了语言逻辑、常识和基础能力，但面对垂直场景（如医疗术语、法律文书、企业内部流程）时，会存在 “知识不精准”“风格不匹配” 的问题。微调的本质就是：用少量目标场景数据，“微调” 模型的部分参数，让它在保留通用能力的同时，精准掌握特定场景的知识、规则或输出风格，避免 “从头训练” 的高成本。
2） 常见微调方式
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继续预训练（CPT/Continued Pre-Training）: 用大量无标签领域文本继续自监督训练，增强领域语言与知识。
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监督微调（SFT, Supervised Fine-Tuning）: 基于问答对/指令样本进行有监督训练，强化指令跟随与任务表现。
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偏好对齐（DPO, Direct Preference Optimization）: 给出同一问题的好/坏答案对比，训练模型更符合人类偏好、减少幻觉与不当内容。
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参数高效微调（PEFT）: LoRA/QLoRA/Prefix-tuning/Prompt-tuning仅训练少量新增或可训练参数，显著降低显存/算力需求，适合资源受限场景。
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全参数微调（Full Fine-tuning）： 更新全部参数，效果通常最好，但资源消耗大，适合数据充足与追求极致性能的场景。
3) 实现方式
- LlamaFactory
3. 训练自有模型
需要大量的算力和数据支持，适合对数据安全和隐私性要求高的场景。
