04 2024 档案

RAG知识库优化之Rerank应用
摘要：前面几篇文章介绍了最基本的RAG实现，也了解了RAG的基本原理。最基本的RAG 流程为用户Query问题，RAG应用在向量库查询出Context，然后将Query与 Context喂到LLM，LLM生成满足Query的Response答案。 从这里可以存在三元组： Query、Context 和 R 阅读全文
posted @ 2024-04-15 08:41 AiFly 阅读(2814) 评论(0) 推荐(0)
RAG知识库的可靠性评估（二）
摘要：上篇文件介绍了RAG优化与评估的基本概念，以及使用TruLens-Eval在没有Ground-truth的情况下评估RAG应用。本篇文件主要是使用Ragas对RAG应用进行评估； 使用了Gagas生成合成测试数据集，在只有知识库文档并没有Ground-truth（真实答案）的情况下让想评估该知识库文 阅读全文
posted @ 2024-04-01 08:39 AiFly 阅读(1001) 评论(2) 推荐(0)

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