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提升AI应用精准性与效率的全面优化方案,涵盖数据预处理、检索、生成等关键环节。
核心内容:
1. 数据预处理:构建高质量知识库的文档清洗、关键信息提取和分块优化
2. 检索阶段:多路召回策略和精细化排序技术
3. 生成阶段:控制输出可信度的Prompt工程和模型微调
使用 RAG提升回答准确性需要从数据质量、检索策略、生成优化三个核心环节入手。以下是具体优化方案,涵盖技术细节和落地实践:
去噪:过滤HTML标签、广告文本、重复内容(如使用正则表达式或工具BeautifulSoup
)。
关键信息提取:使用NLP模型(如LayoutLMv3、olmOcr)解析PDF/扫描件中的表格、公式和图表。
分块优化:
动态分块:根据语义边界(段落/章节)而非固定长度切分,避免截断关键信息。
重叠分块:相邻块保留10-15%重叠内容(如滑动窗口),减少上下文断裂。
领域适配:
通用场景:使用BGE
、OpenAI text-embedding-3-large
。
垂直领域(如医学/法律):微调嵌入模型(如用LoRA在领域语料上训练)。
多模态支持:对图像/音频数据,使用CLIP或Whisper生成跨模态向量。
添加文档来源、时间戳、权威性评分(如PubMed论文影响因子)等字段,检索时可通过过滤提升可信度。
混合检索:
向量检索:通过HNSW索引快速召回Top-K相似段落。
关键词检索:使用Elasticsearch BM25补充召回术语匹配内容。
图检索:若数据关联性强(如知识图谱),用Neo4j召回关联实体。
分桶召回:按元数据(如时间、类别)分区检索,缩小搜索空间。
精细化排序:对初召结果使用交叉编码器模型(如Cohere Reranker、bge-reranker-large)计算query-doc相关性得分。
规则干预:根据业务需求调整排序权重(如优先展示最新内容)。
Query理解:使用LLM(如GPT-4)解析用户意图,生成同义词、问题变体。
HyDE(假设性文档生成):让LLM生成“假设答案”,将其向量化作为检索锚点。
强约束指令:
你是一个严谨的助手,回答必须基于以下检索结果:
<context>{context}</context>
若信息不足,明确回答“暂无可靠数据支持该结论”。
分步推理:要求LLM先提取证据片段,再综合生成答案。
使用LongLLMLingua等工具压缩冗余文本,保留核心信息,降低模型幻觉风险。
领域适配:用检索到的优质数据微调基座模型(如Llama-3),增强领域术语理解。
偏好对齐:基于人工反馈(RLAIF)训练Reward Model,抑制编造倾向。
一致性检查:对比多个检索结果,若关键事实冲突则标记存疑。
溯源标注:在答案中附带来源链接或文档片段,供用户验证。
用户反馈收集:记录用户对答案的“点赞/纠错”行为,反哺检索和生成模型。
自动化评估:
检索评估:计算MRR(Mean Reciprocal Rank)、Hit Rate。
生成评估:使用FactScore、RAGAS评估事实一致性和相关性。
让模型在生成过程中自主判断是否需要检索,并评估自身输出的可信度(如“是否需要查询知识库?”、“当前回答是否可靠?”)。
增量索引:对频繁更新的数据源(如新闻),使用向量数据库的实时写入能力(如Qdrant的动态更新)。
同时维护段落级和文档级索引,先定位相关文档,再精读段落,提升效率。
检索框架:LlamaIndex(自动优化分块/检索)、LangChain(流程编排)。
评估工具:TruLens、RAGAS。
部署优化:使用vLLM加速生成,通过CDN缓存高频检索结果。
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2024-10-27
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