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大家好，

我想利用一位气象领域专家编写的知识库，并像与专家交谈一样提出关于该领域的问题。

这些文档是基于文本的（转换后的PDF文件）。

我应该考虑尝试哪种RAG和LLM组合？

我有一块1080ti 11GB显卡，128GB DDR4内存，以及一个28线程的10940X i9 CPU。

感谢任何帮助

讨论总结

本次讨论主要围绕如何在气象领域使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）和大型语言模型（LLM）进行知识问答。帖子作者寻求适合其硬件配置（1080ti 11GB, 128GB DDR4 RAM, 28 thread 10940X i9 CPU）的RAG和LLM组合建议。评论中，Theapphammer分享了自己开发的自定义RAG工具应用，并详细说明了如何根据GPU架构调整CUDA参数，以及如何适应有限的VRAM。此外，Froyo-fo-sho提出了对RAG技术本身的基础疑问，显示了部分用户对该技术的缺乏了解。

主要观点

  1. 👍 Theapphammer开发了一个自定义的RAG工具应用，效果良好。
    • 支持理由：该应用在处理电子书方面表现良好，提供了代码链接和详细的调整指南。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户询问VRAM是否足够。
  2. 🔥 需要根据GPU架构调整CUDA架构参数。
    • 正方观点：Theapphammer详细说明了如何调整参数以适应不同的GPU架构。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 11GB VRAM应该足够，但建议使用较小的模型以适应有限的VRAM。
    • 解释：Theapphammer建议使用较小的模型以适应有限的VRAM，并提供了具体模型大小的参考。

金句与有趣评论

  1. “😂 Theapphammer：I’ve tried a lot of existing RAG tools and wasn’t too happy with the results, so I decided to make my own app.”
    • 亮点：展示了Theapphammer对现有工具的不满和对自定义开发的决心。
  2. “🤔 Froyo-fo-sho：What is RAG?”
    • 亮点：反映了部分用户对RAG技术的基础疑问，显示了知识普及的必要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，Theapphammer的分享得到了积极的反馈，而Froyo-fo-sho的基础疑问则显示了部分用户对技术的缺乏了解。主要分歧点在于对RAG技术的理解和应用，以及如何根据硬件配置选择合适的模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：对RAG技术的普及和教育可能会成为后续讨论的新话题。
  • 潜在影响：随着更多用户了解和应用RAG技术，可能会在气象领域和其他领域推动更多的知识问答应用。