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大模型（LLMsQRAG —— 关键痛点及对应解x?PDF 下蝲
相关截图Q?/strong>
 主要内容Q?/strong>
前言
受到 Barnett {h的论文?/span>Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented
Generation System》的启发Q本文将探讨论文中提到的七个痛点Q以及在开发检索增强型生成
Q?/span>RAGQ流E中常见的五个额外痛炏V更为关键的是，我们深入讨?/span> RAG 痛点的解决策
略，使我们在日常 RAG 开发中能更好地应对q些挑战?/span>
问题一Q内容缺失问?/strong>
1.1 介绍一?内容~失问题Q?/strong>
当实际答案不在知识库中时Q?/span>RAG pȝ往往l出一个貌似合理却错误的答案，而不是承认无法给
出答案。这D用户接收到误导性信息，造成错误的引对{?/span>
1.2 如何 解决 内容~失问题Q?/strong>
“输入什么，输出什么?/span>”如果源数据质量差Q比如充斥着冲突信息Q那么无Z如何构徏 RAG ?/span>
E，都不可能从杂乱无章的数据中得到有价值的l果?/span>
2. 改进提示方式
在知识库~Z信息Q系l可能给出错误答案的情况下，改进提示方式可以起到显著帮助?/span>
例如Q通过讄提示“如果你无法确定答案，误明你不知?/span>”
可以鼓励模型认识到自q局限ƈ更透明地表达不定性。虽然无法保证百分百准确Q但在优化数
据源之后Q改q提C方式是我们能做的最好努力之一?/span>
问题二：错过排名靠前的文?/strong>
2.1 介绍一?错过排名靠前的文?问题Q?/strong>
有时候系l在索资料时Q最关键的文件可能ƈ没有出现在返回结果的最前面。这导致了正确{?/span>
案被忽略Q系l因此无法给出精准的回答?/span>
卻I“问题的答案其实在某个文档里面Q只是它没有获得_高的排名以致于没能呈现给用户”
2.2 如何 解决 错过排名靠前的文?问题Q?/strong>
在将索到的结果发送给大型语言模型Q?/span>LLMQ之前，对结果进行重新排名可以显著提?/span>RAG的?/span>
能?/span>LlamaIndex的一个笔记本展示了两U不同方法的效果Ҏ(gu)Q?/span>
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
