RAG系统优化方案
在检索增强生成(RAG)系统中,LLM回答质量直接受检索上下文影响。Zerank-1可作为关键组件提升上下文质量。
Implement the process:
- 初步检索 – 通过传统方法召回相关文档片段
- 重排序过滤 – 使用Zerank-1计算查询与每个片段的精准相关性
- 阈值筛选 – 只保留得分高于0.7的优质片段(分数范围非固定)
- 输入LLM – 将排序后的高相关性文本作为上下文输入LLM
效果提升点:
- 减少低质上下文导致的幻觉问题
- 提高答案事实准确性
- 优化token使用效率(避免无效上下文占用token)
This answer comes from the articleZerank-1: A reordering model for improving the precision of search resultsThe