我的RAG好像有问题

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作者：刘金涛、丁瑞雪 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）致力于通过从外部知识源检索上下文来提升大型语言模型的表现，进而生成更加准确和可靠的答案，从而有效降低幻觉现象的发生。尽管该领域取得了一些进展，但评估这些系统仍然面临一些关键挑战： 数据多样性有限：知识库和查询类型的多样性不足，限制了RAG系统的广泛适用性； 问题定位困难：RAG系统包括切片、检索、排序、生成等一系列环节，当答案不及预期时，无法确切知道问题发生在链路的哪一环节，因此很难进行定向优化； 检索评估标注量大：传统检索评估方案依赖对于正确doc（在RAG场景里是chunk）的标注，但当切片策略变化时对应doc集合也会变化，需要进行重新标注。 针对以上问题，阿里巴巴通义实验室RAG团队提出了一个全链路综合评估框架CoFE-RAG。此框架将RAG ………………………………