技术博客

本文作为理解RAG系列的第九部分，聚焦于RAG系统中大型语言模型（LLM）的微调过程。文章先回顾了独立LLM微调的重要性和方法，随后探讨了在RAG框架下对LLM进行微调的必要性，并介绍了几种常用的微调策略。这些内容旨在为构建RAG系统的读者提供指导，帮助其实现更高效的LLM微调。

h2oGPT是一个专注于大型语言模型（LLM）微调的框架，它不仅能够有效提升模型的准确性，还配备了一个强大的文档问答功能的聊天机器人界面。通过提供相关上下文信息给LLM，h2oGPT能够显著减少模型产生不准确信息或“幻觉”的情况。此外，该框架支持私有化部署，为用户的数据安全提供了坚实的保障。