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总而言之，当您需要您的 LLM 输出灵活且能够适应最新信息时，RAG 是首选方法。另一方面，当您需要您的 LLM 在特定的专业任务中表现出色时，微调是首选方法，可提供针对您项目独特需求的精确性和一致性。
组织最终可以通过 Dataiku 安全高 柬埔寨 WhatsApp 数据 效地微调其 LLM。使用新的可视化微调方法，分析师和数据科学家都可以从已保存的 HuggingFace 模型或市场领先的托管模型（如 GPT-4o）快速创建微调模型。这个新创建的模型可以在项目之间共享，并由实例管理员通过 Dataiku LLM Mesh 进行审核。技术团队还可以使用 Python 代码根据自己的喜好精确配置模型。

借助 Dataiku 中轻松的微调和 RAG 功能，企业可以优化其 GenAI 应用程序，以强大功能和适应性应对多样化、不断发展的挑战。

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