知识库答非所问?先搞懂 RAG 前面的那几道工序
很多人以为知识库答非所问,是模型不够强。从工程视角看,更常见的瓶颈在模型之前。检索增强生成(RAG)的思路很简单:用户提问时,先去知识库里把相关的几段资料找出来,再连同问题一起交给大模型生成回答。也就是说,模型只是最后一道工序,前面"找得准不准"决定了回答质量的上限。资料本身是乱的、脏的,再聪明的模型也只能基于错误的前提去编。
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