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【收藏必学】RAG工程化落地:超越算法优化的知识质量保障秘籍

【收藏必学】RAG工程化落地:超越算法优化的知识质量保障秘籍 前言网上也有很多文章介绍知识切片之前的文档解析技术还有知识切片之后的向量化模型以及知识向量化之后的检索算法和重排模型等。但是RAG项目落地时你往往会发现耗费大量精力在调整切片大小尝试按段落、按语义等不同切分策略把文档解析换成MinerU从轻量级Faiss升级成Milvus向量库从单纯语义检索加强到语义全文的混合检索等还有问题改写、术语替换等等一顿操作猛如虎结果发现整体准确度提升似乎非常有限甚至都搞不清楚是真有提升还是负向优化还是正常波动。根据笔者几个项目实践经验来看仅仅有以上这些算法和技术考虑还是远远不够知识本身的管理和运营机制对于保障知识质量和检索精准性同样很重要但这块往往容易被忽视本文稍作剖析供大家工程化落地实践时参考。对比目前业界一些常用的知识库可以发现无论是RAGFlow、Dify还是FastGPT等产品目前基本都已具备了文档解析、知识分片、知识打标维护元数据、知识向量化存储和知识检索等基础能力。但在这些基础能力之上还需要做好知识本身的质量保障工作尤其是行业性知识最好要有专人来管理和运营一方面针对文档解析、知识分片和知识打标等自动化处理成果需要进行人工校准与核对调整。另一方面从工程化角度来看还需要构建相应的知识管理和运营机制比如知识更新时要检测影响范围并合理更新知识调整时要经过审核并且模拟验证效果符合预期才能发布生效针对线上评价反馈要进行核实并加以应对等。知识检测与更新机制****很多RAG项目中之所以感觉检索结果不准仔细分析日志往往会发现一个用户提问实际会检索出多条相似的知识专家都很难分辨出哪条知识是对的语义相似度都很接近怎么调整检索算法都没用。向前追溯就会发现还是知识维护的质量太差无论是QA类知识还是文本类知识知识库中充斥着大量冗余类似的知识。因为不同的人在做知识维护大家都只管往知识库里加知识没有人去做重复检测与梳理合并。除了要做好重复冗余知识梳理的基础要求外一些行业性和专业性高的知识库在知识更新上的处理要求会更高尤其是维护政策类知识当新政策要处理时往往需要将历史政策中某些条款对应分块失效掉或者有可能要将历史知识设置好有效期这样才能满足政策可追溯性检索场景根据用户问题中时间要素匹配到不同有效期的知识分块。所以在基础的知识库底座之上按不同的业务场景需要构建起特色化的知识检测与更新机制确保知识管理和运营同学能有序做好知识合并与更新处理。上图只是简单罗列了一下笔者碰到过的几种处理机制实际业务中往往会更复杂比如在检测环节图中只标注了按语义相似度去检测历史知识实际政策类场景中政策中往往会明确列出本政策发布后XXX政策失效这时可以根据文件名去做更精确检索另外在处理环节同样要根据实际业务需要去扩展比如直接覆盖等。知识验证与发布机制****在知识检测和更新机制有了以后面对新增或更新的知识还需要进一步完善知识验证与发布机制在严肃的业务场景中考虑自动切片、自动打标结果不准等情况都需要安排相应的环节去做审核校准和调整。同时针对新增和修改的知识如何确保在线上检索和问答过程中符合预期呢新增了知识结果发现线上总是检索不到如果能先验证或测试下就会尽可能减少这类情况的发生尽可能提前发现问题。当然验证和测试的方法是要结合业务场景去考虑的简单一点就让运营人员做个简单问答验证极端严肃场景最好是有一套测试集任何知识变化都要完整测试集过一遍当然代价也是极大的这就和算法优化升级一样也是要有测试集来保障避免负向优化和开盲盒。要做验证测试就要考虑和线上检索做隔离没验证通过前不能影响线上检索结果这就涉及到知识如何便捷的发布和生效。线上评价反馈运营机制以上知识检测和更新机制以及知识验证与发布机制都是用于保障知识维护过程的质量那么在知识发布使用以后还能如何持续提升准确度呢仔细观察公网上的大模型应用在对话输出结束后总会有个点赞点踩的标记用于收集用户使用的评价和反馈大厂做这个功能背后是可以利用这些信息来构建大模型微调的标注数据集甚至是下次预训练时的训练集。那除了优化大模型之外回到本文主题也就是提升RAG效果来说我们可以充分借鉴以上做法构建线上反馈评价和运营处理的闭环机制对收集的线上反馈评价经过后台运营人员核实后根据业务场景需要可以提供不同的运营处理方法比如针对用户点赞的评价可考虑将用户提问和回答结果作为新的QA问答知识补充到知识库中去。针对用户不满意的评价核实后如果是知识质量不高引起的则可以按需去调整已有知识或补充知识如果知识没问题再考虑如何进行检索算法优化等。还可以从反馈回流信息中抽取相应问题和预期结果来构建测试集用于知识维护过程中的验证测试甚至用于SFT微调的标注数据集等。本文总结RAG工程化落地时除了要做好文档解析、知识切片、检索策略等基础能力的选择还需要特别关注知识自身的质量保障要做好知识更新检测、验证测试和发布等管理工作以及线上评价反馈收集和运营处理等工作才能取得比较好的检索应用效果。延伸思考要做好知识质量的保障除了以上管理手段和运营机制结合业务需要可能还会涉及到知识间关系维护比如政策文档的引用关系、附件关系等还会涉及到知识提炼增强比如从政策或案例等文本知识中提炼QA对知识还有测试集的维护等工作。当然本文描述的这些保障知识质量的管理和运营机制通常需要有配套的管理平台来支撑否则没法满足管理和运营效率的需要既然是管理平台一定是要按照不同业务场景、不同项目、不同管理要求定制化开发才好用所以目前业界这些主流知识库产品才没有提供这方面的能力但你的RAG项目落地时一定要考虑好这些配套机制。最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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