Verbesserung der Genauigkeit des RAG-Chat-Systems
Um die Qualität der Antworten zu verbessern, müssen die folgenden Aspekte optimiert werden:
- Optimierung der VektorsucheUpstash Vector: Passen Sie die Indizierungskonfiguration des Upstash Vector an. Es wird empfohlen, ein Einbettungsmodell mit mehr als 768 Dimensionen zu verwenden und einen geeigneten Ähnlichkeitsschwellenwert festzulegen (normalerweise 0,78-0,85).
- Tipp TechnikchatProps.systemPrompt: Injizieren Sie domänenspezifische Prompt-Vorlagen über chatProps.systemPrompt, um den Umfang und den Stil der Antworten explizit zu begrenzen.
- KontextfensterContextWindowSize: Kontrollieren Sie den Parameter contextWindowSize (3-5 Historienmeldungen empfohlen), um übermäßig ausführliche Kontextstörungen zu vermeiden.
- Vorverarbeitung der DatenBereinigung und Chunking der eingehenden Dokumentdaten (empfohlene Chunk-Größe: 512-1024 Token), um eine vollständige Abfrage der Fragmente zu gewährleisten.
ÜberwachungslösungenFür professionelle Domänenszenarien kann das Basismodell von Together AI feinabgestimmt oder auf einen domänenspezifischen LoRA-Adapter zugegriffen werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHinzufügen eines RAG-gesteuerten Online-Chat-Tools zu Next.js-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Antwortgenauigkeit und kontextuelle Relevanz des RAG-Chat-Systems verbessern?
