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ChatGPT客服系统产品-Embedding个性化ChatGPT知识库的好处

如果你想了解Fine-tunning和Embedding的区别,推荐看一下这个视频,讲的比较清楚。

原始视频:www.youtube.com/watch?v=9qq6HTr7Ocw

Fine-tuning和Embedding是两种完全不同的技术,各自适用于不同的场景。Fine-tuning更适合于教授模型新的任务或模式,而不是新的信息。例如,你可以使用Fine-tuning来训练模型生成特定风格的文本,或者执行特定的NLP任务。然而,Fine-tuning并不适合于作为知识存储,也不适合于问答任务。

相反,语义搜索或Embedding则非常适合于问答任务。你可以使用语义搜索来快速找到相关的文档,然后使用大型语言模型来生成答案。此外,与Fine-tuning相比,语义搜索更快、更容易,也更便宜。

因此,如果你的目标是创建一个问答系统,或者你需要在大量的数据中快速找到相关的信息,那么你应该考虑使用语义搜索和Embedding。然而,如果你的目标是教模型执行特定的任务,比如生成特定风格的文本,那么你可能会发现Fine-tuning更有用。

而且Embedding向量库形式方便随时添加新知识,对于我们的企业个性化机器人服务,这种形式是最好的