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RAG系统(检索增强生成)的优化策略

RAG(检索增强生成)系统的优化可以从多个方面入手,主要包括数据、查询、检索、生成、框架和评估等几个重要环节。本文将详细介绍这些优化策略,并为每个环节提供具体的操作方法。

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一、数据优化

1. 数据清洗和增强

数据质量直接影响检索和生成的效果,因此需要进行细致的数据清洗和增强:

  • 去除噪声:删除无关符号、重复内容和过时的信息,确保数据干净、准确。
  • 统一术语:避免术语混淆,例如“LLM”和“大语言模型”不应交替使用。
  • 丰富表达:通过同义词替换、翻译或生成新的表述来扩展数据集,从而提升检索的灵活性。
  • 标签化数据:为数据加上标签,如时间、主题和章节信息,可以加速相关内容的检索。

2. 数据分块策略

  • 分块大小:分块的大小应控制在128到512个token之间。对于较长的文档,可以先检索小片段,再结合上下文进行处理,确保信息的完整性。
  • 语义分块:避免生硬切割,建议根据语义进行分块,以防止信息断裂,提升检索效果。

二、查询优化

1.

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