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怎样提升RAG系统的检索准确性和效率？

2025-09-09
AIアンサー
1.6 K

提升RAG系统检索效果的方法

使用Simba可以从三个维度提升检索效果：

  • モデルの最適化：在config.yaml中可选择BAAI/bge-base-en-v1.5等高性能embedding模型
  • 向量存储优化：支持FAISS等高效向量数据库，设置collection_name管理不同知识集合
  • パラメーター・チューニング：调整retrieval部分k值控制返回结果数量(默认5个chunk)

実施ステップ

  1. 后端运行前修改llm配置，选择适合的OpenAI或Ollama模型
  2. 设置合适的chunk_size(默认512)和chunk_overlap(默认200)
  3. 通过Docker-compose部署时可指定GPU加速(修改device参数为cuda)
  4. 定期通过/api/v1接口测试检索耗时和准确率

この答えは記事から得たものである。シンバ：文書整理のためのナレッジマネジメントシステムで、あらゆるRAGシステムにシームレスに統合されます。について

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