如何提升RAG聊天系统的回答准确性和上下文相关性？

2025-09-10

1.4 K

增强RAG聊天系统的精准度

要提升回答质量，需从以下维度优化：

向量检索优化：调整Upstash Vector的索引配置，建议使用768维以上的embeddings模型，并设置合适的相似度阈值（通常0.78-0.85）。
チップ・エンジニアリング：通过chatProps.systemPrompt注入领域特定的prompt模板，明确限制回答范围和风格。
コンテキストウィンドウ：控制contextWindowSize参数（建议3-5条历史消息），避免过度冗长的上下文干扰。
データ前処理：对入库的文档数据进行清洗分块（chunk size推荐512-1024token），确保检索片段完整。

監視ソリューション：启用组件的loggingProp记录用户反馈，结合Upstash Analytics分析高频失败query。对于专业领域场景，可微调Together AI的基础模型或接入领域特定的LoRA适配器。