如何克服RAG系统中上下文信息冗余导致的效果下降？

2025-09-10

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解决RAG上下文冗余的过滤技术

Ragas的relevância do contexto指标专门用于衡量信噪比：

Diagnóstico do problema:通过计算必要句子占比识别冗余程度，得分为0表示完全无关，1表示完全相关
Solução:
- 检索阶段：添加相似度阈值过滤(建议保留cosine>0.7的段落)
- 预处理：应用文本摘要技术压缩上下文
- 后处理：使用Ragas识别关键句作为生成约束
实施工具：
1. 配置ragas.metrics.context_relevancy评估
2. 结合agr_score分析句子必要性
3. 基于overlap_scores优化检索结果

该方法在文章的技术实现部分有详细说明，可有效提升20%以上的上下文利用率。