Domain Adaptation of Large Language Models for Polymer-Composite Additive Manufacturing Using Retrieval-Augmented Generation and Fine-Tuning

Este estudio explora estrategias para adaptar grandes modelos de lenguaje (LLMs) de propósito general a dominios de ingeniería especializados, específicamente la fabricación aditiva, para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas. Investiga el uso de ajuste fino específico del dominio y generación aumentada por recuperación (RAG), construyendo un corpus curado para evaluación.