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深圳有效网站制作哪家公司好,酒店网站建设价格,辽宁网站建设学校,网络营销应用#x1f680; RAG 优化六大策略归纳 1. #x1f50d; 查询优化 (Query Optimization) 查询优化主要解决用户输入查询中的歧义和信息不足的问题#xff0c;确保查询能够准确命中知识库。 1.1. 指代消解问题 针对用户查询中出现的代词#xff08;如“它”、“这个”… RAG 优化六大策略归纳1. 查询优化 (Query Optimization)查询优化主要解决用户输入查询中的歧义和信息不足的问题确保查询能够准确命中知识库。1.1. 指代消解问题针对用户查询中出现的代词如“它”、“这个”导致语义不明确的问题采取以下措施意图识别通过增加共识实体词帮助模型理解上下文。压缩上下文拼接用户历史query确保查询语义完整。引入工具利用工具改写查询以消除代词带来的歧义。迭代策略没有办法完全避免只能多收集 badcase 进行迭代优化。1.2. 信息本身无法命中知识库针对查询内容过于宽泛或过于具体而无法匹配知识库的问题问题归类抽取类型实体词进行针对性匹配。问题升维扩充高层次关键词增加召回范围。问题降维扩充低层次关键词提高匹配精准度。参考项目建议拆解LightRAG、MiniRAG、RAGFlow项目中优化查询相关的提示词。2. 知识库优化 (Knowledge Base Optimization)知识库的质量是 RAG 效果的基石重点在于文档和分段的精细化处理以及向量嵌入模型的合理选择。2.1. 文档精细化处理Why对原始文档原料进行清洗确保输入质量。How文档转 MD 工具Markdown 是大模型默认输出格式所有模型都能精确识别。具体工具如下Marker大模型出现之前的工具。MinerU大模型处理专用本地部署配置要求高至少 内存 显存 存储。MarkItDown微软出品需调用收费 API 使用。Docling付费免费版本地运行配置要求高。Dolphin字节跳动的工具。注以上具体效果建议看测评结果。文档中表格处理使用 Markdown 格式表达。文档中图片处理避免 BadcaseWord 图片以 base64 存储会占用大量 token。统一格式使用 Markdown 格式文本格式表示图片。一致性文本理解和图片理解的向量嵌入模型要保持一致。2.2. 分段精细化处理What提升分段信息的丰富度。Why便于分段能够正确的被召回。How关键词提取。问题提取。推荐拆解RAGFlow项目。2.3. 向量嵌入模型合理选型模型关键指标参数量代表模型的知识面/精细程度。维度代表模型的颗粒度。上下文长度决定最大可分段长度。选型建议参考 Huggingface 实时更新的测评榜单重点关注Retrieval指标实际选型应依赖自主测评。3. 检索策略优化 (Retrieval Strategy Optimization)根据查询类型选择最合适的检索方式关键词检索适用于生僻词、专有名词、简短问题、结构化查询。语义检索适用于口语化表达、长句检索、多语言检索。4. 召回优化 (Recall Optimization)当 Embedding 模型效果不理想时需要通过后处理手段提升召回结果的质量。WhyEmbedding 模型效果不理想。How重排序使用 Rerank 模型重新打分有些嵌入模型自带该功能。阈值调整高阈值答案分段质量高但可能召回少。低阈值分段碎、关联差但召回全。策略具体落地取决于实际业务场景和需求。5. ️ 提示词兜底优化 (Prompt Fallback Optimization)针对不同的召回情况设计专门的 Prompt 进行处理未召回答案如果knowledge标签内为空回复“这个问题暂未被收录”。答案冗余或无效仔细分析、辨识knowledge标签内的内容识别其中与问题相关内容编辑后回答用户。如果内容与问题不相关则回复特定话术。召回答案残缺仔细分析、辨识knowledge标签内的内容确保它们可以完整的回答用户的问题如果内容残缺则回复“信息缺失请联系…”。包含图片以 Markdown(img)标记的图片为问题的支持资料请保留你选取答案前后的图片表达式确保它们可以正常显示。6. 模型选型优化 (Model Selection Optimization)选择合适的 LLM 模型作为生成器是 RAG 流程的最后一步关键优化。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】