Solução de otimização modular para XRAG
Para melhorar a precisão da recuperação do sistema RAG, o XRAG oferece um caminho de otimização de três níveis:
- Seleção da estratégia de pesquisa:Suporte a BM25 (correspondência de palavras-chave), pesquisa vetorial (correspondência semântica) e pesquisa híbrida, com diferentes cenários sugeridos:
- Prioridade de pesquisa de terminologia BM25
- Pesquisa de problemas de campo aberto com vetores
- Problemas complexos são recuperados usando uma estrutura em árvore
- Módulo de refatoração de consultas:A otimização de instruções de consulta brutas por meio do LLM permite a configuração do recurso Query Rewriting incorporado do XRAG:
- Modificar rewrite_module=true em config.toml
- Escolha do OpenAI ou do Qwen local como um modelo de reescrita
- Avalie os ciclos de feedback:Os casos de falha são analisados usando mais de 50 métricas de avaliação (especialmente MRR e NDCG) e os relatórios de visualização do XRAG são rotulados:
- Problemas com a classificação dos resultados de pesquisa
- Tipos de consulta com recuperação insuficiente
- Viés de correspondência de espaço vetorial
Na prática, você pode usar a interface do usuário da Web para testar rapidamente diferentes configurações e, em seguida, verificar em lote a solução ideal por meio da linha de comando.
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