使用 RAG 使我的本地 LLM 语音助手更快、更具可扩展性

这篇文章的重点是使用检索增强生成 (RAG) 来提高本地 LLM 语音助手的性能和可扩展性。这表明了对优化 LLM 应用程序以供实际使用的兴趣，尤其是在资源受限的环境中。RAG 的使用意味着通过结合外部信息检索来增强 LLM 的知识库和响应质量的策略。

• •专注于为本地、资源受限的环境优化 LLM 性能。
• •利用检索增强生成 (RAG) 来提高速度和可扩展性。
• •暗示了 LLM 的实际应用，特别是对于语音助手。