Filtertechniken zur Vermeidung von RAG-Kontextredundanz
Ragas'kontext_relevanzMetriken werden speziell zur Messung des Signal-Rausch-Verhältnisses verwendet:
- Problemdiagnose:Der Grad der Redundanz wurde ermittelt, indem der Prozentsatz der wesentlichen Sätze berechnet wurde, wobei ein Wert von 0 für völlig irrelevant und 1 für völlig relevant steht.
- Lösung:
- Phase des Abrufs:Filterung der Ähnlichkeitsschwelle hinzufügen (vorschlagen, Absätze mit Kosinus > 0,7 beizubehalten)
- Vorverarbeitung:Anwendung von Techniken zur Textzusammenfassung zur Komprimierung von Kontexten
- Nachbearbeitung:Verwendung von Ragas zur Identifizierung von Schlüsselsätzen als Generierungsbeschränkungen
- Instrumente zur Umsetzung:
- Konfigurieren Sie die Auswertung von ragas.metrics.context_relevancy
- Analyse der Satznotwendigkeit in Verbindung mit agr_score
- Optimierung der Suchergebnisse auf der Grundlage von Überschneidungswerten
Die Methode wird im Abschnitt über die technische Umsetzung des Artikels detailliert beschrieben und kann die Kontextnutzung von 20% oder mehr effektiv verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRagas: Bewertung der RAG-Rückruf-QA-Genauigkeit und AntwortkorrelationDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die geringere Effektivität aufgrund der Redundanz von kontextbezogenen Informationen in RAG-Systemen überwinden?
