要分析解决某一领域的问题或进行某一领域的预判，假设现在有如下一些条件
1、关于这一领域的专业书籍、资料和案例
2、要分析解决问题的数据
现在的问题是：怎样要求大模型利用提供的数据从书籍、资料、案例中找到最合理准确的方法步骤去分析解决问题得出准确的结果
知识库系统用过了很多，效果都不太理想，知识库只是根据你提供的数据寻找命中的可能性，但要根据数据从知识库中找到最优的方法步骤进行数据分析好像不太行，所以应该怎样使用知识库？
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当然是 知识库啊。
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模型微调 你有数据吗？有算力吗？
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知识库系统用过了很多，效果都不太理想，知识库只是根据你提供的数据寻找命中的可能性，但要根据数据从知识库中找到最优的方法步骤进行数据分析好像不太行，所以应该怎样使用知识库？
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知识库好点
需要权衡，量大有能力情况， 微调到模型里不错。 但需要相关的知识储备和技术实践。
如果上面没考虑好先考虑知识库也可以的。 但考虑的问题点不同。考虑用什么方案，目前RAG很多方案，需要结合自己的场景去测试效果， 和调整参数测试。
以上两种都要考虑数据的格式，非结构化处理等问题。
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用工作流，提前用AI分类整理案例，按照标签归类。
需要分析时，让AI先确认标签。然后将同标签案例加入prompt丢给AI分析
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知识库更新快，微调比较稳定
人工专家大模型，就是付费咨询领域业内大佬，内容更准确，效果可能更佳。
人工智能目前还没有这么先进，具体的分析处理方法还是需要人工指导和干预。越是复杂的操作，ai就越需要人的指导。
知识库推理速度慢，但是知识更新快、方便维护。
模型微调推理速度极快，但是知识更新需要训练和算力资源。
主要还是看应用场景，两个我都做过项目，佬如果想深入讨论可以回复我。
论效果当然是微调好。
但是否有微调的条件？没有的话，rag 吧。
将收集到的数据全部用来微调向量模型。
然后利用这个向量模型 + AI 走知识库的路子
mark下
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