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怎样在RAG系统中提升LLM生成答案的准确性？

2025-08-21
AI答疑
256

RAG系统优化方案

在检索增强生成(RAG)系统中，LLM回答质量直接受检索上下文影响。Zerank-1可作为关键组件提升上下文质量。

实施流程：

  1. 初步检索 – 通过传统方法召回相关文档片段
  2. 重排序过滤 – 使用Zerank-1计算查询与每个片段的精准相关性
  3. 阈值筛选 – 只保留得分高于0.7的优质片段(分数范围非固定)
  4. 输入LLM – 将排序后的高相关性文本作为上下文输入LLM

效果提升点：

  • 减少低质上下文导致的幻觉问题
  • 提高答案事实准确性
  • 优化token使用效率(避免无效上下文占用token)

本答案来源于文章《Zerank-1: 用于提升搜索结果精度的重排序模型》

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样在RAG系统中提升LLM生成答案的准确性？
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