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站长素材免费下载,河北省住房与建设厅网站,重庆设计有限公司,七牛云招聘本文阐述了知识库质量对RAG系统召回率的关键影响#xff0c;指出召回率低的主要原因是知识覆盖不足、内容理解偏差和结构策略粗糙。提升召回率需通过提高数据覆盖率#xff08;多渠道内容、多种接入方式、数据清理更新机制#xff09;和提升内容理解质量#xff08;合理分块…本文阐述了知识库质量对RAG系统召回率的关键影响指出召回率低的主要原因是知识覆盖不足、内容理解偏差和结构策略粗糙。提升召回率需通过提高数据覆盖率多渠道内容、多种接入方式、数据清理更新机制和提升内容理解质量合理分块策略、结构化向量数据。强调RAG系统效果不理想的主要原因是文档召回率不足而非大模型本身高质量知识库是RAG系统最核心的基础设施。RAG智能体问答召回在基于大模型进行智能问答的场景中RAG已经成为当今的主流架构而且经过这两年的发展RAG系统也经过多次迭代升级但等到真正投入使用后才发现智能问答系统好像并没有想象中的那么好用即使接入了最好的模型但效果依然不够理想其生成结果依然不尽人意。但事实上大模型作为一个可插拔的组件虽然对生成结果有一定的影响但并不是主要原因主要原因在于文档召回率不足以及对召回的文档没有做好处理。大家可以想象一下在一场历史的开卷考试中你带了一本数学参考资料这个开卷对你来说还有意义吗RAG也是如此。所以我们今天就来深入探讨一下召回率的本质以及如何构建一个结构化内容丰富且高质量的知识库以显著提升RAG系统的召回效果从而增强问答系统的准确性和使用性。什么是召回率在RAG检索增强系统中召回率是指在真正相关的问答中能够检索回来多少相关文档。召回率计算公式: 召回率 检索到的相关内容文档数量 ➗ 所有相关内容文档举例来说以企业问答为例假设你做了一个企业问答类的系统知识库中是关于企业基本介绍产品营销等方面的文档。然后用户咨询你们公司是做什么的这时实际上与公司经营高度相关的内容可能有五条但RAG系统只返回了三条这时召回率就是百分之六十。在RAG系统中召回率是一项非常关键的指标这玩意就类似于公司客服对企业越了解用户咨询时才能回答的更好因为大模型能不能“答对”很大程度取决于有没有拿到相关内容。召回率越高LLM 在生成答案时能参考的有效信息就越多回答的质量和准确性也就越有保障。事实上在RAG系统中有很多种优化方案包括问题改写历史消息重排序等但事实上对RAG系统影响最大的一点还是知识库的构建高质量的知识库能够大大增强系统的召回率并减轻后续工作量。因此知识库构建才是RAG系统中最根本也是最核心的基础设施。召回率低主要有以下几个原因知识覆盖不足知识来源单一不能全面覆盖业务所需的内容以及过期知识不能及时删除新知识不能及时更新等问题。内容理解偏差RAG系统需要对文档进行分块语义化处理但由于分块不合理数据组织混乱导致语义理解不清晰等问题。结构策略粗糙在构建知识库时不能合理规划元数据缺少上下文信息等导致召回率不足。那怎么提升知识库的质量以此来间接提升召回率呢提高数据覆盖率首先要提升知识库文档的覆盖率召回准不准确先不说如果都没有就不用谈召回问题了。具体做法有汇聚多渠道的内容介绍产品说明FAQ工单等支持多种接入方式数据库API本地文档等建立数据清理和更新机制数据是有时效性的因此过期的数据需要清除和更新提升内容理解质量分块策略合理分块Chunking是指将长文档切割成适合 RAG 检索的、更小的文本单元若分块太小上下文缺失回答不准确。若分块太大Embedding 过于抽象无法命中具体问题。在具体实践中应考虑按语义、标题、段落切块避免语义断层。支持 Chunk Overlap每块有一定重叠如每 300 个 Token 滑动切同时根据语义分段召回命中率更高。并且在适当的场景中可以选择多模态技术以及知识图谱等新技术。结构化向量数据很多人在刚开始做RAG时认为只需要把内容分块但传统向量检索仅依赖 Embedding 相似度虽具备语义匹配能力但仍存在明显短板向量相似但语义不相关的内容易被误召回。结构化向量数据可以通过给向量库添加元数据的方式如根据时间部门业务类型等对数据进行逻辑隔离以及对文档内容进行标签提取可有效补充传统的文档上下文不足等问题。并且对于非结构化数据可以使用markdown或html等这种半结构格式进行统一处理防止多种格式带来的复杂问题。并且在后续过程中还可以根据这些元数据进行精准检索过滤排序等操作。总之在RAG系统中并不只是简单的把文档切割embedding嵌入就可以实现一个高召回率的智能问答系统。做一个智能问答系统很简单但想做好一个问答系统很不简单。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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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】