Aprimoramento da precisão do sistema de bate-papo RAG
Para melhorar a qualidade das respostas, as seguintes dimensões precisam ser otimizadas:
- Otimização da pesquisa vetorialAjuste a configuração de indexação do Upstash Vector: é recomendável usar um modelo de incorporação com mais de 768 dimensões e definir um limite de similaridade adequado (geralmente 0,78-0,85).
- Engenharia de pontasInjeção de modelos de prompt específicos do domínio por meio de chatProps.systemPrompt para limitar explicitamente o escopo e o estilo das respostas.
- janela de contextoControle o parâmetro contextWindowSize (recomenda-se de 3 a 5 mensagens de histórico) para evitar interferência excessivamente detalhada no contexto.
- Pré-processamento de dadosLimpeza e fragmentação dos dados de documentos recebidos (tamanho recomendado de 512 a 1024 tokens) para garantir a recuperação completa dos fragmentos.
Soluções de vigilânciaPara cenários de domínio profissional, o modelo básico do Together AI pode ser ajustado ou um adaptador LoRA específico do domínio pode ser acessado.
Essa resposta foi extraída do artigoAdição de uma ferramenta de bate-papo on-line orientada por RAG aos aplicativos Next.jsO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão das respostas e a relevância contextual do sistema RAG Chat?
