我要投稿

选择适合你的AI技术架构：自训练模型 vs Prompt工程 vs LangChain专业垂类知识库

发布日期：2024-07-02 08:00:24 浏览次数： 2176 作者：智能体AI

在当今人工智能快速发展的时代，选择适合自己项目的技术方案是至关重要的。本文将通过举例详细对比三种技术逻辑，帮助你选择最适合你项目的方案：自训练专业垂类模型、Prompt工程对知识精准度要求低、Prompt工程LangChain专业垂类知识库。

一、自训练专业垂类模型

举例：假设你在开发一个用于医学图像诊断的AI系统。

获取标注数据：你需要收集大量的医学图像数据，并由专业的医学专家进行标注。这个过程通常需要1个月的时间。
在数据上训练模型：使用标注的数据训练一个深度学习模型，这个过程需要2个月的时间。
部署和调用模型：训练完成后，你需要将模型部署到实际环境中，并进行测试和优化，这个过程大约需要3个月的时间。

优势：

高精度：适用于需要高精度的专业应用，例如医学图像分析、金融风险评估等。

劣势：

高成本：数据收集和标注成本高，训练周期长，对硬件要求高。

总结：如果你的项目需要高度专业化且精度要求高，例如医学诊断系统，这是一个理想的选择。

二、Prompt工程对知识精准度要求低

举例：假设你在开发一个自动生成社交媒体内容的AI工具。

指定提示词：例如，你可以输入“生成一篇关于夏季旅游的文章”。这个过程通常只需几分钟到几小时。
调用模型：AI模型根据提示词生成内容，这个过程同样只需几分钟到几小时。

优势：

开发速度快：适用于需要快速迭代和灵活调整的应用。
成本低：不需要大量的数据收集和标注。

劣势：

精度较低：不适用于需要高度专业化和精度要求高的应用。

总结：如果你的项目对知识精准度要求不高，例如自动文章生成、社交媒体内容创作等，这是一个理想的选择。

三、Prompt工程LangChain专业垂类知识库

举例：假设你在开发一个智能客服系统，用于技术支持。

本地文档加载器：加载公司的技术文档和FAQ资料，处理非结构化数据。
文本分割：将技术文档分割成小段，便于处理。
文本嵌入：将文本段转换成向量，以便进行向量匹配。
向量存储：将向量存储起来，供后续查询使用。
查询向量：用户提出技术问题，系统将问题转换成向量。
向量相似度匹配：系统通过向量相似度匹配，找到最相关的技术文档段落。
提示模板：生成提示，调用大语言模型（LLM）进行回答。

优势：

快速响应：结合Prompt工程的快速响应能力。
高准确度：利用专业知识库，提高回答的准确性和专业性。

劣势：

需要一定的前期准备：需要加载和处理大量的本地文档。

总结：如果你的项目需要快速响应且对知识有一定准确度要求，例如智能客服、技术支持等，这是一个理想的选择。

四、结论

在选择适合自己项目的技术方案时，应该根据项目的具体需求来决定：

高度专业化和高精度需求：选择自训练专业垂类模型，例如医学诊断系统。
快速迭代和灵活调整需求：选择Prompt工程，例如自动文章生成、社交媒体内容创作。
快速响应和一定准确度需求：选择Prompt工程LangChain专业垂类知识库，例如智能客服、技术支持。

通过以上对比和举例，希望你能更清楚地了解不同技术方案的适用场景，选择最适合自己项目的技术方案，助力项目成功！

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-04-03

Langchain与LlamaIndex应该选哪个

2025-04-01

langchain4j+Chroma小试牛刀

2025-03-31

Manus行不行我不知道，但LangManus是真行！

2025-03-31

LangManus：打造下一代智能助手的多智能体架构解析

2025-03-30

Langchain v0.3 开发起步

2025-03-25

解锁 Langchain v0.3 — 大模型应用开发新姿势

2025-03-24

10万开发者推荐的LangGraph，Swarm让效率暴涨300%！

2025-03-24

谷歌 AI Agent 白皮书（4）-- 快速入门

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

AI Agent、低代码、模块化AI开发工具Top级选手深度对比，Dify vs LangChain！一文搞清二者差异与如何选择

2024-10-10

大模型和Agent用两行代码实现Excel/CSV文件数据分析

2024-07-13

一篇文章搞懂大模型应用框架：LangChain

2024-04-08

LangChain：如何高效管理 LLM 聊天历史记录？

2024-06-03

字节的Coze是什么

2024-09-04

当产品经理谈到用LLM Agent构建新一代智能体的时候，他们在说什么？

2024-08-18

轻松上手的LangChain学习说明书

2024-04-08

优雅谈大模型：LangChain Vs. LlamaIndex

2024-06-24

轻松上手的LangChain学习说明书

2024-03-28

深度｜AI Agent 开源和创业项目大盘点，Agent 基础设施正在崛起

2024-07-10

大家都在问

深度｜LangChain创始人：MCP是“昙花一现”还是未来标准？

2025-03-22

扣子飞书插件“写入飞书”和“读取飞书”到底怎么用？

2025-03-22

让AI真正落地，LangFlow、Dify与Coze要怎样选择呢？

2025-03-15

揭秘LangGraph！如何一步一步构建动态订单管理系统？

2025-02-05

Agent 智能体开发框架如何优雅选型？

2024-12-02

AI Agents 现状报告，未来可期 or 强弩之末？

2024-11-25

LangGraph、LangChain、LangFlow、LangSmith：使用哪一个以及为什么？

2024-10-30

如何LLM Agent框架之间进行选择？

2024-10-11

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB