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phpcms网站系统 技术方案 系统框架图,wordpress重新加载,wikidot网站怎么做,东莞网站建设服务协议文章系统介绍RAG#xff08;检索增强生成#xff09;的六大优化策略#xff0c;包括查询优化#xff08;解决歧义和信息不足#xff09;、知识库优化#xff08;文档处理和向量模型选型#xff09;、检索策略优化、召回优化、提示词兜底优化以及模型选型优化。这些策略从…文章系统介绍RAG检索增强生成的六大优化策略包括查询优化解决歧义和信息不足、知识库优化文档处理和向量模型选型、检索策略优化、召回优化、提示词兜底优化以及模型选型优化。这些策略从查询输入到知识库建设再到检索、召回和生成全方位优化RAG系统性能帮助构建更精准、高效的问答系统。 RAG 优化六大策略归纳 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。 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。 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。 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。️ 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。 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。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​