Doppelte Optimierungsstrategien für RAG und Werkzeugintegration
Für Quizszenarien mit vertikalem Fachwissen:
- AbrufverbesserungKonfigurieren Sie die Retriever-Intelligenz mit Vektorsuchwerkzeugen, um strukturierte Daten wie PDFs/Datenbanken in die Verarbeitungspipeline zu bringen.
- hybride PrüfungSchlüsselantworten angenommen
factCheckToolSekundärkalibrierung, das Tool kann an maßgebliche Datenquellen wie Wolfram Alpha angedockt werden - Optimierung der RückkopplungAufzeichnung von durch den Benutzer korrigierten Antworten mit Hilfe der In-Memory-Verwaltung und regelmäßige Generierung fein abgestimmter Datensätze zur Aktualisierung des Modells
Beispiel für die Umsetzung: Medizinische Q&A-Szenarien können kombiniert werden病历检索工具+医学知识库RAG+专业术语解释器Drei Intelligenzstufen, die durch Konsolenanalyse der Vertrauenswerte für jedes Modul kontinuierlich optimiert werden
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVoltAgent: ein Open-Source-Framework für TypeScript zum schnellen Aufbau von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können wir die Genauigkeit der Intelligenzen bei Quizfragen in speziellen Bereichen verbessern?
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