RAG系统的7个检索指标：信息检索任务准确性评估指南

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大型语言模型（LLMs）作为一种生成式AI技术，在近两年内获得了显著的关注和应用。但是在实际部署中，LLMs的知识局限性和幻觉问题仍然是一个挑战。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）通过为LLM提供额外的外部知识和上下文，有效地解决了这些问题。截至2024年RAG已经成为应用生成式AI领域中最具影响力的技术之一。事实上，几乎所有基于LLM的应用都在某种程度上采用了RAG技术。 RAG通过引入非参数记忆访问来增强LLM的参数记忆能力 RAG评估：超越表面实现 为了充分发挥RAG的潜力，使LLM的响应能够切实地建立在可靠数据基础之上，我们需要超越简单的索引、检索、增强和生成的实现方式。要实现这一目标，首先需要建立有效的性能度量标准。RAG评估为建立系统性能基准提供了重要依据，进而为后续的优化提供了方向。 构建RAG概念验证（PoC ………………………………