基于Ragas评估结果优化RAG系统时，可以采取以下针对性策略：
- 低faithfulness分数
- 检查检索器：确保返回相关且全面的信息
- 调整生成器prompt：强调基于上下文回答
- 增加事实核查机制
- 低answer_relevancy分数
- 优化查询理解模块
- 改进生成器的问题聚焦能力
- 考虑添加答案后处理步骤
- 低context_relevancy分数
- 调整检索query扩展策略
- 优化向量化模型选择
- 改进召回结果的筛选机制
Best practices include:
- build upAssessment benchmarks：跟踪关键指标变化
- adoptionIterative optimization：每次只调整一个组件
- carry out对照实验：比较优化前后的指标表现
- 注重指标平衡：避免过度优化单一指标
通过这些方法，开发者可以系统性地提升RAG系统的整体性能。
This answer comes from the articleRagas: assessing RAG recall QA accuracy and answer correlationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在实际项目中，如何利用Ragas的评估结果优化RAG系统？
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