使用 LlamaIndex 进行 CRAG 开发用来强化检索增强生成

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提升AI模型的准确性与可靠性 ©作者 | Ninja Geek 来源 | 神州问学 介绍 检索增强生成（RAG）彻底改变了使用大语言模型和利用外部知识库的方式。它允许模型从文档存储的相关索引数据中获取信息用以增强其生成的内容，使其更加准确和信息丰富。然而，RAG并非完全无缺。它有时会检索出不相关或不正确的信息，这就导致了不准确或带有明显误导性的生成内容。这就是 CRAG （修正型检索增强生成）发挥作用的地方。 CRAG 是一种强大的技术，它通过结合反馈机制来改进检索过程，从而增强了 RAG 的鲁棒性。它确保生成中使用的信息既相关又准确，从而产生更可靠、更值得信赖的生成内容。 了解 CRAG CRAG 的工作原理是对检索到的文档进行额外的内容审查。它采用一种称作”评估器“的模型来评估每个文档与给定查询的相关性。如果评估器认为文档不相关 ………………………………