Modulare Optimierungslösung für XRAG
Um die Abrufgenauigkeit des RAG-Systems zu verbessern, bietet XRAG einen dreistufigen Optimierungspfad:
- Auswahl der Suchstrategie:Unterstützung von BM25 (Stichwortabgleich), Vektorsuche (semantischer Abgleich) und hybrider Suche, verschiedene Szenarien vorgeschlagen:
- Terminologie Suche Priorität BM25
- Offene Feldproblemsuche mit Vektoren
- Komplexe Probleme werden über eine Baumstruktur abgerufen
- Modul zum Refactoring von Abfragen:Die Optimierung roher Abfrageanweisungen durch LLM ermöglicht die Konfiguration der in XRAG integrierten Funktion "Query Rewriting":
- Ändern Sie rewrite_module=true in config.toml
- Wahl von OpenAI oder lokalem Qwen als Rewrite-Modell
- Bewertung von Rückkopplungsschleifen:Fehlerfälle werden anhand von mehr als 50 Bewertungsmetriken (insbesondere MRR und NDCG) analysiert und die XRAG-Visualisierungsberichte werden beschriftet:
- Probleme mit der Rangfolge der Suchergebnisse
- Abfragetypen mit unzureichendem Rückruf
- Verzerrung bei der Anpassung an den Vektorraum
In der Praxis können Sie die Web-Benutzeroberfläche verwenden, um verschiedene Konfigurationen schnell zu testen und dann die optimale Lösung über die Befehlszeile zu überprüfen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelXRAG: Ein visuelles Bewertungsinstrument zur Optimierung von Systemen zur RetrievalverbesserungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Abfrageleistung eines RAG-Systems optimieren, um die Antwortgenauigkeit zu verbessern?
