RAG流程优化（微调）的4个基本策略

在本文中，我们将介绍使用私有数据优化检索增强生成(RAG)的四种策略，可以提升生成任务的质量和准确性。通过使用一些优化策略，可以有效提升检索增强生成系统的性能和输出质量，使其在实际应用中能够更好地满足需求。

RAG简单回顾

RAG主要有两个过程。第一个是“数据收集过程”，它收集来自不同来源的数据，将其转换为文本，将其分割成较小的、连贯的和语义相关的部分，并将结果存储在矢量数据库中。第二个是“推理过程”，它从用户查询开始，然后使用第一个过程的结果来识别相关的数据块，最后丰富模型的上下文以获得输出。

我们先总结RAG过程中的可以优化的关键点:

1、分块方法:优化块大小确保有意义和上下文相关的数据段。

2、嵌入模型:选择和微调模型以改进语义表示。

3、向量搜索方法:选择有效的相似度量和搜索参数。

4、提供模型的最后提示:制作有效提示以提高输出质量。

 

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