Implementierungsprinzip der Retrieval Enhancement Generation
Das RAG-Modul von Rankify ermöglicht eine nahtlose Verbindung zwischen Retrieval-Systemen und großen Sprachmodellen und ist die fortschrittlichste Lösung zur Erstellung von Q&A-Systemen auf dem Markt.
- Technologie-Stack-IntegrationUnterstützung gängiger generativer Modelle wie GPT, LLaMA, T5 usw., die automatisch mit den Suchergebnissen zusammengeführt werden, um erweiterte Hinweise zu erhalten.
- GenauigkeitsgarantieDie Faktenbasis wird durch die Suche gewonnen, wodurch das LLM-Halluzinationsproblem effektiv gelöst wird, was zu einer Erhöhung der Faktengenauigkeit der generierten Antwort um 35% führt.
- AnwendungsfälleIn intelligenten Kundendienstszenarien reduziert das Abrufen von Benutzerfragen aus der Wissensdatenbank vor der Generierung von Antworten die Anzahl der falschen Antworten um 60% im Vergleich zur direkten Generierungsmethode.
Der Implementierungsmechanismus besteht darin, relevante Dokumentfragmente durch einen Retriever zu erhalten und diese Kontexte dann zusammen mit den Benutzerfragen in das Generierungsmodell einzugeben.Rankify optimiert die Kontextlängenkontrolle und die Algorithmen zur Wichtigkeitsgewichtung, um die Qualität der Generierung zu gewährleisten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRankify: ein Python-Toolkit, das die Suche und Neuordnung von Informationen unterstütztDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Die RAG-Funktionalität von Rankify integriert die technischen Vorteile von Suche und Generierung
