提升检索增强生成的上下文召回能力
星期五, 十一月 22, 2024 12:00 凌晨
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检索增强生成(RAG)已成为将大型语言模型(LLM)应用于专业业务的重要方法,能够将专有数据融入模型响应中。然而,在将RAG投入生产时,开发者常面临显著的准确性下降,尤其是在检索阶段,准确获取与查询相关的上下文至关重要。本文探讨了通过定制和微调嵌入模型来增强上下文召回的策略,从而提升RAG在实际应用中的表现。RAG的工作分为检索和生成两个主要步骤。在检索阶段,模型将文本转换为向量并进行索引和重新排序,失败可能导致相关上下文的遗漏。为提高上下文召回,需准备反映模型将遇到的查询类型的定制数据集,并构建评估数据集以评估模型性能。通过微调嵌入模型,可以显著提升上下文召回能力,确保RAG在生产环境中的准确性和可靠性。
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