agou LV
发表于 2025-4-30 18:43:14
以下是一些大模型检索增强生成（RAG）好用的技巧：
1. 优化问题表述：
把问题说清楚 ，越具体越好。比如不要只问“给我一些旅游地” ，而是“我想在夏天去国内海滨城市旅游，预算有限，求推荐旅游地”。这样模型能更精准检索相关信息并生成答案。
避免模糊不清的词汇，要是你想问历史事件时间，就别用“大概什么时候” ，直接明确说“具体哪一年”。
2. 选择优质数据源：
尽量选择权威、全面的数据库。像学术研究数据库、大型新闻媒体档案库等。例如研究医学知识，用专业医学期刊数据库能得到更靠谱信息。
定期更新数据源 ，保证检索到的信息是最新的。比如科技领域发展快，过时数据源可能给出旧技术信息。
3. 调整检索参数：
合理设置检索范围。如果要了解某个地区情况，就把范围限定在该地区，不然可能得到大量无关全球范围信息。
调整相关性阈值 ，太严格可能漏重要信息，太宽松又会有很多不相关内容。可以先从适中值开始，根据结果调整。
4. 融合多源信息：
不要只依赖一个数据源检索结果 ，综合多个不同类型数据源。比如研究文化现象，结合历史书籍、民俗研究报告和当地新闻报道等。
对多源信息进行对比分析 ，取其精华去其糟粕。比如不同来源对同一事件描述有差异，分析判断出最准确版本。
5. 评估生成结果：
生成结果后，检查信息准确性。可以通过交叉验证其他权威资料来确认。
看生成内容逻辑是否连贯 ，如果前言不搭后语，说明可能检索或生成环节有问题，尝试调整问题重新检索生成。
6. 利用上下文信息：
如果是连续提问相关主题 ，提供之前的问题和答案作为上下文。例如先问了某电影主演，接着问剧情，带上主演信息能让模型结合已有内容更好回答剧情。
在较长文本生成中，保持前后主题一致性，引导模型围绕核心主题检索生成内容 。 |
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