如何避免 Flock 构建的 RAG 应用返回无关信息？

2025-09-05

1.5 K

Análise do histórico

RAG 应用的核心痛点是检索精度不足可能导致生成内容偏离用户需求。

estágio de pré-tratamento::
1. 在”文件输入节点”后添加”文本清洗节点”，去除无关符号/页眉页脚
2. 使用”分块节点”设置合理的文本分段大小（建议300-500字符）
estágio de recuperação::
- 配置”RAG节点”的相似度阈值（建议0.7-0.8）
- 添加”元数据过滤节点”按文档章节/作者等维度筛选
后处理阶段::
1. 使用”重排序节点”整合多维度相关性评分
2. 添加”验证节点”强制要求LLM标明引用来源

构建测试数据集，通过”评估节点”自动计算命中率和准确率，持续迭代优化。