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在RAG应用中,处理复杂多跳问题是一个常见难点。用户的问题往往需要从多个不同的文档中提取信息,然后进行综合分析才能得出答案。传统的单次检索方法难以应对这种复杂场景,需要采用查询扩展、多跳检索等高级技术来解决。
数据时效性是RAG系统面临的另一个重要挑战。随着时间推移,文档库中的信息会变得过时,而新的信息不断产生。系统需要支持增量索引更新,实现版本控制,甚至提供实时或准实时的数据更新能力,以确保用户始终能检索到最新、最准确的信息。
提高检索精度与召回率是RAG系统优化的核心问题。单纯的向量搜索往往不够精确,可能检索到不相关文档或遗漏重要信息。解决方案包括混合搜索,结合向量搜索和关键词搜索的优势;重排序技术,使用更复杂的模型对初步结果进行二次排序;以及元数据过滤和微调嵌入模型等方法。
生成内容的忠实性与一致性是RAG系统的关键挑战。大语言模型可能产生幻觉,即使提供了准确的源文档,也可能生成与文档不符的信息。解决方案包括精心设计的Prompt工程,要求模型严格基于提供的文档回答;引用来源机制,让模型标注信息来源;以及后处理验证,检查生成内容与源文档的一致性。
总结RAG应用的工程实践经验:查询扩展技术相对容易实现,但效果依赖于扩展策略的质量;增量索引是系统的基础能力,需要向量数据库的支持;混合搜索是最常用且有效的优化方法;Prompt工程是最直接的优化手段;在实际部署中,需要权衡更新频率、资源消耗和数据一致性。通过综合运用这些技术,可以构建高质量的RAG应用系统。