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如何克服RAG系统中上下文信息冗余导致的效果下降?

2025-09-10 1.8 K

解决RAG上下文冗余的过滤技术

Ragas的kontext_relevanz指标专门用于衡量信噪比:

  • Problemdiagnose:通过计算必要句子占比识别冗余程度,得分为0表示完全无关,1表示完全相关
  • Lösung:
    • 检索阶段:添加相似度阈值过滤(建议保留cosine>0.7的段落)
    • 预处理:应用文本摘要技术压缩上下文
    • 后处理:使用Ragas识别关键句作为生成约束
  • 实施工具:
    1. 配置ragas.metrics.context_relevancy评估
    2. 结合agr_score分析句子必要性
    3. 基于overlap_scores优化检索结果

该方法在文章的技术实现部分有详细说明,可有效提升20%以上的上下文利用率。

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