RAG 系统开发中的 12 大痛点及解决方案
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RAG 系统开发中的 12 大痛点及解决方案
RAG 系统开发中的 12 大痛点及解决方案
用户6750用户6750用户3862用户38622025年11月26日修改
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作者：Wenqi Glantz
如何克服检索增强生成的关键难题
本文受到 Barnett 等人论文 工程化检索增强生成系统时的七大挑战 的启发，旨在探讨论文中的七个挑战及开发 RAG 系统时遇到的五个常见难题。更关键的是，我们将深入讨论这些难题的解决策略，帮助我们在日常开发中有效应对。
这里之所以用“挑战”而不是“失败点”，是因为每个挑战都有相对应的解决方案。在它们影响我们的 RAG 系统前，让我们先行解决。
首先看看论文提及的七个挑战，如下图所示。随后，我们会补充五个额外的挑战和它们的解决方案。
痛点 1：缺失内容
当实际答案不在知识库中时，RAG 系统可能会提供一个貌似合理但实际错误的答案，而不是直接表明自己无法给出答案。这种情况下，用户可能会因为接收到误导性信息而感到困惑和挫败。
针对此问题，我们提出两种解决策略：
数据清洗的重要性
俗话说，“差料出差货”。如果你的原始数据充满错误，如信息自相矛盾，那么无论你如何搭建你的 RAG 处理流程，都无法将输入的杂乱无章转化为有价值的信息。这一解决策略不仅适用于本文讨论的这一问题，也适用于所有提及的问题。高质量的数据是构建任何有效 RAG 流程的基础条件。
精心设计的提示有助于提高准确性