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如何优化RAGLight检索结果的相关性和准确性？

2025-08-19
AI答疑
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提升RAGLight检索质量可通过3个维度实现：

  • 参数调整：增大k值（如设为8-10）可检索更多文档片段，但会增加计算耗时。建议从k=5开始逐步测试
  • 模式选择：
    • 启用RAT模式通过reflection参数（推荐值2-3）增加反思步骤，提升逻辑严密性
    • 采用Agentic RAG的max_steps参数实现多轮检索优化
  • 嵌入模型：替换默认向量模型为all-MiniLM-L6-v2等高质量选项，需在VectorStoreConfig中指定embedding_model和provider=Settings.HUGGINGFACE

注意：模型选择应考虑硬件性能，大型嵌入模型可能显著增加内存消耗。

本答案来源于文章《RAGLight：轻量级检索增强生成Python库》

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