RAG组合拳：AGI应用走向落地的40%（下篇）--附100M文档资料

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产品二姐 读完需要 8 分钟 速读仅需 3 分钟 1     引言 本篇是接上篇 RAG组合拳：AGI应用走向落地的40%（上篇） 继续讲 RAG 组合拳。 上一篇讲到 openAI 的 RAG 案例中如何将企业知识库问答的准确率从 45% 提高到 65%，这一篇讲讲如何在 RAG 的 Rerank 环节和生成环节将回答准确率从 65% 提高到 98%(下图中的橙色方块部分)。 你将会看到以下内容： RAG 流程中 Rerank 环节：常用 Rerank 模型使用、评估及代码参考示例。 RAG 流程中生成环节优化方法。 RAG 流程评估框架 RAGAS。 Data-driven 的方法持续迭代 RAG 应用，这一部分目前的文章比较少，本文探讨初步的思路。 和上篇类似，我们会将 RAG 中的各环节像串珠子一样串起来，对每个环节的细节会提供相应的优秀的参考文章和案例。这些文章在未来的实践中会持续更新，所以我所有的内容整理成飞书文档放在文末，非常 ………………………………