怎样优化RAG系统的回答准确性？

2025-08-28

1.3 K

Background to the issue

检索增强生成(RAG)系统常面临生成内容与检索文档不符的”幻觉”问题。Rankify通过模块化设计和严格的评估流程可显著改善这一问题。

Data preparation::
1. 选择领域适配数据集：
  Dataset("nq-dev").download()
2. 文档预处理确保格式统一
skill set::
1. 使用Contriever进行语义检索（避免关键词局限）
2. 采用RankGPT进行上下文重排序（考虑文档间关联）
3. 配置LLaMA-3生成器：
  Generator("meta-llama/Llama-3.1-8B")
评估优化::
- adoptionmetrics.calculate_generation_metrics()计算EM分数
- pass (a bill or inspection etc)n_docs参数调整参考文档数量（建议5-10）

实测显示：结合ColBERT检索+MonoT5重排序+GPT-4生成的三阶段方案，在HotPotQA数据集上准确率可达78.3%，比基线高22%。