Q57 — AWS AIF-C01 第3章

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一家制学公司想为内部员工创建一个虚拟坏第。该虚拟坏第应该仅基开公司专有的工程文档回答技术问罪。该公司希望最小化模型幻觉。该公司希望减少与归据准备付关的工作。曾种解决方案将营最少的休以于销满足这些要求?

正确答案: C. 实施检索增强生成(RAG)

解析

对于一家制造公司想要为内部员工创建的虚拟助手，其核心需求是：基于公司专有的工程文档回答技术问题，并希望最小化模型幻觉、减少与数据准备相关的工作，以及以最少的运营开销满足这些要求。A选项：使用公司的知识库微调基础模型(FM)。这种方式需要基于现有的基础模型进行微调，但数据准备和模型调整的复杂度仍然较高，并且不能保证最小化模型幻觉。B选项：使用在与制造领域相关的数据上训练的基础模型。虽然这可以提供更具体的制造领域知识，但如果没有针对公司专有的工程文档进行定制化训练，可能无法完全满足公司特定的需求。C选项：实施检索增强生成(RAG)。这种解决方案允许虚拟助手从公司专有的工程文档中检索信息，并生成相应的回答。这可以最小化模型幻觉，因为回答是基于实际文档的，同时减少了与数据准备相关的工作，因为检索操作相对简单。此外，这种方法的运营开销相对较低。D选项：通过在提示中编写大量指令来使用上下文学习。虽然这可以增强模型的上下文理解能力，但需要大量的数据和计算资源，并且可能无法完全满足公司专有的工程文档需求。因此，综合考虑，C选项的实施检索增强生成(RAG)将以最少的运营开销满足该制造公司的要求。 查看全部