关于LLM+RAG实战的百问百答
一只产品汪啊
2024-07-14 02:06:23
📍不管采用是什么样的大模型选型，最终面对的是如何使用好RAG,可以让你的应用快速running起来
🌟🌟本篇分享项目实战之后的回顾+附加LLM+RAG的百问百答
👍分为六个点线面的来看：
👍当RAG系统的效果不够理想时,我们可以从以下几个方面着手分析问题并寻求改进:
1. 知识库优化:
- 知识库质量
- 知识库组织
2. 检索优化:
- 检索算法
- 检索参数
- 检索结果后处理
3. 生成优化:
- 生成模型选择
- 生成模型微调
- 生成过程优化
4. 数据增强:
- 数据清洗
- 数据增广
- 主动学习
5. 人机协作:
- 人工反馈
- 人机交互优化
- 人工干预
6. 持续迭代:
- 性能监测
- 迭代优化
- 技术更新
👍for面试的同学好好准备的内容
✅如何优化LLM+RAG的智能问答项目
✅小白都能懂的RAG流程
✅关于RAG的百问百答
✅RAG的面试都在这里了
✅如何从0-1搭建一个基于rag的智能问答项目
….
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