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如何利用Langfuse优化RAG应用的召回效果？

2025-08-29
AIアンサー
1.4 K

通过Langfuse的Trace可视化功能，可对RAG流程实现五层优化：

  1. 召回诊断::
    • 在Trace详情页查看关键词召回vs向量召回结果
    • 分析各阶段耗时比例（如向量化耗时占比）
  2. データ検証::
    • 创建”golden set”数据集存储理想回答
    • とおすlangfuse.score()自动评估召回相关性
  3. 版本对比::
    • 同时运行新旧两种召回策略
    • 在Datasets页面对比评估指标（准召率/响应时延）
  4. 问题聚类::
    • 利用Sessions功能分析高频问题模式
    • 针对性地优化对应chunk的embedding质量
  5. AB测试::
    • 通过Prompt版本管理测试不同系统指令
    • 示例：对比”精简回答”vs”带引用来源”的效果差异

建议每周生成召回效果报告，重点关注长尾问题解决率。

この答えは記事から得たものである。Langfuse：LLMアプリケーションのためのオープンソース観測・デバッグプラットフォームについて

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