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怎样提升RAG系统答案与用户问题的相关度？

2025-09-10

1.8 K

提升RAG答案相关度的三阶优化法

Ragas的答案相关性评估(Answer Relevancy)指标为优化提供了量化工具：

评估原理：通过逆向生成问题并与原问题比较语义相似度，使用text-embedding-ada-002计算余弦相似度
操作步骤：
1. 准备测试数据集(问题-答案对)
2. 调用ragas.metrics中的answer_relevancy模块
3. 分析0.8+为优秀，0.6-0.8需优化，低于0.6需重构
优化策略：
- 增强问题重述(paraphrase)训练数据
- 调整生成模型的temperature参数
- 添加相关度强化prompt模板

文章案例显示膳食分析的answer_relevancy得分为0.835，属于良好水平，可通过增加专业术语的同义词映射进一步提升。