RAG效果差别怪模型:检索层3刀砍下去,准确率从66%到91%

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7. 让RAG检索精准度提升80%

8. rag增强。如果只是靠相似度去做向量的比对,返回检索值,在大量的向量数据面前会出现无法准确定位正确向量的问题,准确率有待提高,但是通过对用户问题的扩展和分词,召回分词进行评分,这样就有两套评分标准:相似度与分词召回(BM25),最后通过rrf,结合两个策略的评分给向量整体排序,后续如果还想优化可以对于筛选出来的块再进行一次精排,采用更重的模型,拼接query与块通过self-attention再进行一次筛选,比较两者的相关性,这里涉及到transform我也不是很了解#rag #agent

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