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如何使用LLM分析企业的私有化数据，是否有工具推荐？

回答

以下是关于使用 LLM 分析企业私有化数据及工具推荐的相关内容：

RAG 加速器提供了数据抽取服务，这是基于 LLM 的解决方案。在利用 LLM 进行信息抽取时，需要了解构建抽取服务的基本组件和要点。

实现过程中，有两个简单但强大的思路可以提升性能：

确保 LLM 以正确的格式回应。函数调用已成为确保 LLM 严格输出特定格式的新且相对靠谱的方法，可参考结构化输出文档，其中高层次的 LangChain API 展示了不同 LLM 如何调用工具和函数。
使用参考样例。尽管没有样例也能设置抽取问题，但实际操作中，将输入和对应输出的样例纳入其中通常大有裨益，有时这些样例比指示本身更能有效指导 LLM 处理特定情况。在提取用例文档中，可以找到更多细节，助您从 LLMs 中提取更好的性能。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

RAG加速器：数据抽取服务

了解了组成部分后，接下来是如何让它们一起工作。我们此处要分享两个简单但强大的思路。第一个要点是确保LLM以正确的格式回应。如果只是在命令中指示LLM输出JSON格式，它可能并不总会遵守。因此，函数调用已经成为确保LLM严格输出特定格式的一个新方法，而且相对靠谱。我们推荐使用此方法来提升性能。你可以参考结构化输出文档，其中高层次的LangChain API展示了不同LLM如何调用工具和函数。另一个提升性能的方法是使用参考样例。尽管没有样例也能设置抽取问题，但我们发现实际操作中，将输入和对应输出的样例纳入其中通常大有裨益。有时候，这些样例比指示本身还更能有效指导LLM处理特定情况。在我们的提取用例文档中，你可以找到更多细节，助你从LLMs中提取更好的性能。

其他人在问

如何构建用于LLM训练的特定领域的数据集，比如林草领域。

构建用于 LLM 训练的林草领域特定数据集可以参考以下方法： 1. 微调现有模型：采用在通用数据集上预训练的模型，以学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。但 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，且计算成本较高，可能不是最佳选择。 2. 生成 QA 数据集：对于简单需求，以 QA 数据集和 dialogue 数据集为主。先对文件中的文本进行切割，例如将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。如对于公司产品手册，可设置类似“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案……”的模板。 3. 针对金融服务领域的经验借鉴：使用特定数据微调模型：新进入者可先使用公开的金融数据优化模型，再用自身收集的数据；现有参与者可利用现有专有数据，但可能过于保守，给新进入者带来竞争优势。保证模型输出准确性：考虑到金融问题的重要性，新的 AI 模型需要尽可能准确，一开始人类常作为最终验证环节。总之，构建特定领域数据集需要根据实际情况选择合适的方法，并注重数据的质量和准确性。

2024-09-06

LLMOPS是什么

LLMOps 是大型语言模型操作（Large Language Model Operations）的缩写。在 LLM 应用程序堆栈中，它与日志记录相关。使用大型语言模型构建应用的方法多样，包括从头训练模型、微调开源模型或使用托管的 API 等。目前对 LLM 应用程序堆栈的看法包含多个项目，如数据管道、嵌入模型、向量数据库、沙盒环境、编排、API 接口/插件、LLM 缓存等。同时，在一些关于开源和闭源商业模式之争的讨论中也有提及。但关于 LLMOps 的具体定义和详细内容，所提供的资料中并未给出十分明确和完整的阐述。

2024-09-04

LLMOPS是什么

LLMOps 是与大型语言模型（LLM）应用相关的一个概念。在 LLM 应用程序堆栈中，它与日志记录相关。使用 LLM 构建应用的方法多样，包括从头训练模型、微调开源模型或使用托管的 API 等。目前所展示的堆栈基于上下文学习的模式。同时，在有关讨论中，如质朴发言：从 GPTs 聊到 Agent、LLMOps 以及开源的新机会｜Z 沙龙第 1 期，将其与 RPA（机器人流程自动化）、RAG（检索增强生成）、ERP（企业资源规划）、AI Ops 等概念一同提及。但关于 LLMOps 的具体定义和详细内容，所提供的资料中并未给出十分明确和完整的阐述。

2024-09-04

LLMOPS是什么

LLMOps 是大型语言模型操作（Large Language Model Operations）的简称。在目前对 LLM 应用程序堆栈的看法中，它与日志记录相关。使用大型语言模型构建应用的方法多样，包括从头训练模型、微调开源模型或使用托管的 API 等，而这里展示的堆栈基于上下文学习。此外，在质朴发言中，提到了开源和闭源商业模式之争，其中涉及到了 LLMOps，但未对其进行详细阐述。