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怎样提升RAG系统在专业领域的检索准确率？

2025-08-25

1.2 K

基于Okareo的RAG优化方法论

提升专业领域RAG性能需要结合Okareo的评估工具和优化模块：

检索质量基线测试：
- 上传领域知识库PDF/JSON文档作为基准
- 使用CLI命令okareo generate --domain="医疗法规"生成专业术语测试集
- 运行评估后查看”Context Relevancy”指标（理想值＞0.85）
优化方案选择：
- 若检索无关内容：在网页端「Optimization」模块调整top_k参数或添加元数据过滤
- 若遗漏关键信息：通过HyDE模式生成假设性文档增强检索
持续监控机制：部署后在代理配置中添加?monitor_retrieval=true参数，实时跟踪API请求中的：
- 检索延迟（超过500ms标红）
- 引用源权威性评分
- 用户后续追问率（间接反映回答完整性）

最佳实践：建议每周使用okareo compare命令对比优化前后指标，重点关注F1值提升幅度。