解决RAG上下文冗余的过滤技术
Ragas的context_relevancy指标专门用于衡量信噪比：
- Problem diagnosis: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
- Solution:
- 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：
- 配置ragas.metrics.context_relevancy评估
- 结合agr_score分析句子必要性
- 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。
This answer comes from the articleRagas: assessing RAG recall QA accuracy and answer correlationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服RAG系统中上下文信息冗余导致的效果下降？
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