在大规模RAG系统的检索机制已具备的前提下，本章将重点放在大语言模型（LLM）这一组成部分上。LLM的效率和效果对分布式RAG的整体性能、成本和响应质量有重大影响。

在本章中，你将学习到提升大语言模型（LLM）在这些大型系统中运行效率的实用方法。我们将介绍：

• 高效LLM服务：为RAG中高吞吐量 (throughput)LLM部署而设计的架构，包括vLLM和文本生成推理 (inference)（TGI）等工具。
• 模型适配：运用参数 (parameter)高效微调 (fine-tuning)（PEFT）技术，以便为特定领域和RAG任务定制LLM。
• 部署优化：采用量化 (quantization)和剪枝等方法，减少LLM大小和推理成本，使其更适合生产环境。
• 长上下文 (context)管理：LLM有效处理和使用RAG系统检索到的海量信息的策略。
• 减少幻觉 (hallucination)：减少LLM生成事实不正确或不相关信息的可能性，特别是在处理大规模的长篇上下文时。
• 多LLM架构：设计集成多个LLM和智能路由逻辑的RAG系统，以优化响应生成。

本章还包含一个专注于微调LLM的动手实践部分，提供了一个应用这些优化技术、以在特定RAG任务上提升性能的机会。