Estratégias de otimização dupla para RAG e integração de ferramentas
Para cenários de questionário de conhecimento de domínio vertical:
- aprimoramento da recuperaçãoConfigure a inteligência do Retriever com ferramentas de pesquisa vetorial para trazer dados estruturados, como PDFs/bancos de dados, para o pipeline de processamento.
- verificação híbridaPrincipais respostas adotadas
factCheckToolNa calibração secundária, a ferramenta pode ser acoplada a fontes de dados confiáveis, como o Wolfram Alpha - Otimização de feedbackRegistre as respostas corrigidas pelo usuário usando o gerenciamento na memória e gere periodicamente conjuntos de dados com ajuste fino para atualizar o modelo.
Exemplo de implementaçãoCenários de perguntas e respostas médicas podem ser combinados病历检索工具+医学知识库RAG+专业术语解释器Três níveis de inteligências, continuamente otimizados por meio da análise de console das pontuações de confiança para cada módulo
Essa resposta foi extraída do artigoVoltAgent: uma estrutura de código aberto TypeScript para criar rapidamente inteligências de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como podemos melhorar a precisão das inteligências em questionários em áreas especializadas?
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