提升RAG系统性能10条策略建议

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点击上方 蓝色 “ 顶层架构领域 ”，关注精彩与你分享 在大型语言模型（LLM）时代，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统通过结合检索与生成技术，显著提升了LLM的回复内容生成质量。然而，优化RAG系统性能是一个复杂的过程，涉及到数据处理、模型选择、算法优化等多个方面。本文将详细介绍10条策略建议，帮助您深度优化RAG系统的性能表现。 数据清理 数据质量直接影响RAG系统的性能。在预处理阶段，需要对数据进行彻底的清理和规范化，去除噪声和错误信息，确保数据的准确性和一致性。 文本分块 将长文档分割成较小的块可以提高系统的处理效率和检索准确性。选择合适的分块技术，如基于字符、标记或段落的分块，以适应不同的应用场景。 嵌入模型 嵌入模型负责将文本转换为向量表示，是RAG系统的核心。选择高质量的嵌入 ………………………………