Hintergrundanalyse
RAG 应用的核心痛点是检索精度不足可能导致生成内容偏离用户需求。
精准优化方案
- Vorbehandlungsstufe::
- 在”文件输入节点”后添加”文本清洗节点”,去除无关符号/页眉页脚
- 使用”分块节点”设置合理的文本分段大小(建议300-500字符)
- Abrufphase::
- 配置”RAG节点”的相似度阈值(建议0.7-0.8)
- 添加”元数据过滤节点”按文档章节/作者等维度筛选
- Nachbehandlungsstufe::
- 使用”重排序节点”整合多维度相关性评分
- 添加”验证节点”强制要求LLM标明引用来源
Methodik der Bewertung
构建测试数据集,通过”评估节点”自动计算命中率和准确率,持续迭代优化。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFlock: Low-Code-Workflow-Orchestrierung für die schnelle Erstellung von ChatbotsDie