检索增强生成的实现原理
Rankify的RAG模块实现了检索系统与大语言模型的无缝衔接,是当前最先进的问答系统构建方案。
- 技术栈整合:支持GPT、LLaMA、T5等主流生成模型,与检索结果自动拼接形成增强提示
- 精确度保障:通过检索获取事实依据,有效解决LLM幻觉问题,使生成答案的事实准确率提升35%
- Application Cases:在智能客服场景中,将用户问题先检索知识库再生成回答,比直接生成方式减少60%的错误响应
实现机制上,系统首先通过检索器获取相关文档片段,然后将这些上下文与用户问题共同输入生成模型。Rankify特别优化了上下文长度控制和重要性加权算法,确保生成质量。
This answer comes from the articleRankify: a Python toolkit supporting information retrieval and reorderingThe