RAG开发中常见的12个痛点及解决方案

作者信息

【原文作者】 AI大模型实验室
【作者简介】 关注大模型技术的创新与发展，探索大模型的实际应用，探讨 AI 未来对企业与社会发展的影响。
【微 信 号】 damoxingLab

文章摘要

【关 键 词】 检索增强、生成系统、难题应对、解决策略、性能提升

本文主要探讨了在开发检索增强生成（RAG）系统时可能遇到的九大难题，以及相应的解决策略。这些问题包括内容缺失、遗漏重要文档、脱离上下文的挑战、信息提取困难、输出格式不正确、细节不够具体、输出不完整、数据摄入的扩展性问题以及结构化数据的查询应答。为解决这些问题，文章提出了清洁数据源、优化提示策略、调整参数、重排检索结果、优化检索策略、微调嵌入模型、压缩提示、长上下文重排、优化提示、输出解析、Pydantic 程序、OpenAI JSON 模式、高级检索策略、查询变换技巧、并行化数据摄入流程、链式表格包和混合自洽包等多种策略。这些策略有助于提高 RAG 系统的性能和输出质量，使其更好地满足用户需求。

原文信息

【原文链接】 阅读原文
【原文字数】 5294
【阅读时长】 18分钟