【技术分享】RAG检索增强生成的实践总结

最近在实践RAG检索增强生成，总结了几点心得分享给大家：

1. **硬件选择很重要** - 不同规模的模型对显存要求差距很大，需要提前评估
2. **推理框架差异** - llama.cpp、vLLM、Ollama 各有场景，不能一概而论
3. **量化是本地跑大模型的关键** - 4bit/8bit 量化性能损失可接受，资源占用降一半以上

现在AI领域迭代太快了，上个月还是SOTA的模型下个月就可能被超越。大家现在都在用哪些模型？有什么推荐的部署方案吗？🚀

老哥分享得实在，硬件确实是入坑第一道坎。我现在本地跑8B模型用4bit量化，vLLM吞吐确实比llama.cpp稳。你最近试过什么模型没？听说Mistral-Next挺能打？🤔