Apen版權所有?Appen2024–保留所有權利a.RAG的最佳用例b.RAG的架構c.在RAG中創造卓越：關鍵決策d.確保RAG輸出的質量a.導入過程b.查詢過程c.持續評估和優化a.人類如何改進RAG結果b.人類專業知識在RAG系統中的作用a.檢索指標b.生成指標a.流程中的步驟b.模板提高效率在生成式AI的發展歷程中，檢索增強生成(RAG)技術無疑是一項里程碑式的重大進步，既有基于檢索的模型準確性又有生成模型創造力，相得益彰。當任務要求精確檢索信息以及基于上下文信息做出易于理解的回答時，這種創新的架構可謂是量身定制。RAG利用廣泛RAG的最佳用例RAG架構的多功能性極強，適用于從對話式AI，內容創建，到搜索引擎中的復雜查詢解決等各種應用場景。其獨特之處在于能夠根據檢索到的實際數據生成回答，因此特別適為客戶查詢并提供準確且與上下文相關根據廣泛的知識庫提供詳細的解釋或提煉復雜信息，形成全面的總結。跨不同領域生成豐富、信息量大且相關RAG的架構RAG架構主要由兩大部分組成：數據準備和RAG系統本身。數據準備涉及連接到原始數據源，使用上下文信息標注數據，將文檔分為更小的連貫單元，以及將這些單元轉換為向量嵌入。分單元可以提高連貫性，而嵌入可以使RAG生成器實現更好的語義匹配和相RAG系統接受用戶提示，在嵌入式系統中搜索相關段落，然后將它們發送到LLM以生成回答。人類的參與在數據準備過程中及在RAG系統中都至關重要：在數據準備中，需要人類將領域專業知識和上下文信息添加到原始數據中；在RAG系統中，需要人類增強向在RAG中創造卓越：關鍵決策選擇數據并將其分為連貫的單元，同時不丟失實質上下文信息。澳鵬在數據標注和分塊方面擁有豐富的專業知識，可確保數選擇正確的方法將文本分塊轉換為嵌入，用于確定檢索到的數據與用戶提示的相關性及其后續排名的算法。澳鵬的人機協同方法可增強檢索到的數據的相關性和排名。確保RAG輸出的質量定期根據各種提示測試模型以確保一致性定期根據各種提示測試模型以確保一致性實施RAG需要細致地準備數據源，因為模型將從數據源中學習和檢索上下文。由于數據源多種多樣，往往同時包含結構化數據和非結構化數據，因此，對大型知識庫進行清理、導入過程見，選擇企業結構化和非結構化數據存儲數據輸入向量存儲庫前，嚴格進行數據過確保對PII元素進行適當處理，包括檢測、從非結構化和半結構化數據源中提取干凈、應用規范化規則，標準化拼寫、語法、測將文檔拆分為可檢索單元，圍繞關鍵信息7.實體識別和標注：為分塊添加豐富的元數據，如數據上的源詳細信息、主題和關查詢過程構建提示，以有效獲取和利用檢索到的上下文，同時與輸出回答的所需風格和持續評估和優化為有效識別和監控性能差距，持續的測試、評估和優化尤為重要。我們可以采用組件級評估來精準定位具體問題，同時，利用端到端評估，基于目標用例來全面考量整個系統的性這些難題可能會影響系統提供準確、相關回答的能力。人類專業知識在解決這些問題方面發揮著至關重要的作用。通過利用人類的知識和判斷，開發人員可以改進RAG系統的為了保持RAG系統能夠提供精準解決用戶查詢的高質量回答，對RAG系統進行專家管理人類如何改進RAG結果在改進RAG結果的過程中，人類發揮著舉足輕重的作用。他們不僅確保了數據格式規范，從而實現有意義的分割，還巧妙地融入上下文元數據，極大地增強了數據分塊與檢索的相關性。為了確保向量存儲內容的準確性和時效性，他們會執行嚴格的質量保證流程。專家會定期審核和更新系統，使用回退機制解決缺少數據問題。他們創建反映真實用戶行為的高質量提示，修改提示以保持用戶意圖，從而確保系統的有效性。通過性能評估由人類定期進行問答評估可防止偏離指南并確保遵守回答的規范。他們改進檢索算法并提供有針對性的訓練數據以提高數據塊利用率。通過編輯訓練數據集，人類可以確保回人類專業知識在RAG系統中的作用確保上下文信息完整無損且標注模型訓練和調整:通過細致的理解和反饋完善模型。監督模型輸出的準確性、有用性和通過將自動評估指標與人類判斷相結合，RAG系統實現了高準確性、相關性和可靠性，這雖然人類的參與在提高RAG系統的質量和完整性方面不可或缺，但自動評估指標在持續監控這些架構的性能方面同樣具有舉足輕重的地位。通過這些指標，AI團隊能夠快速確定需要改進的領域，確保RAG在實時應用中始終保持卓越的性能與效率。RAG流程中使用的核心檢索指標衡量檢索組件成功返回的相關分塊的評估檢索到的分塊被歸類為相關分塊的準生成指標生成階段指標關注輸出的真實性和與提示的相關性，確保生成的文本符合事實正確性和相評估所生成的句子/短語句子/短語與用戶查澳鵬的“BuildMyRAG”為了更好地支持團隊基于專有數據構建AI應用，我們在AI數據標注平臺(ADAP)中發布了“構建我的RAG”功能。這一新功能可幫助團隊創建高質量構建我的RAG功能提供了一套全面的模板，涵蓋了基本任務，例如從復雜的PDF中刪除重復數據或提取數據以確保向量數據庫導入的可擴展性，使用來自其他系統的標注，或標注豐富源數據以提高檢索質量，以及整理黃主要步驟使用專用模板設計有效的提示。這些模板指導您設計問題和命令評估、排序并優化您的RAG模型的回答，通過識別和糾正差異來提高準確通過嚴格的紅隊測試流程確保穩健性和可靠性。使用AI聊天反饋來測試性模板提高效率我們預先構建的模板可幫助您創建高效、可靠的RAG模型，以滿足您的特定?根據源文檔評估分塊以確保完使用NER標記和分類文本，并?通過總結分塊實現有效的信息檢索，并為它們添加豐富的類別或意圖等?將元數據分配給原始文檔，改進分塊文本以確保準確性，并對相似的分塊進行重復數據刪除以保留多樣化和獨特的信息。有效的AI系統需要在整個AI生命周期中進行人類的交互。RAG架構通增強基礎模型的功能。這種方法依賴于領域專家實施監澳鵬的AI數據平臺通過在數據準備、模型評估和優化方面提供至關重要的人類專業知識和專家監督，助力企業部