10 Consejos para Mejorar tu Sistema RAG
Un sistema RAG integra recuperación de información en tiempo real para mejorar los modelos de lenguaje. Para optimizarlo, es importante mejorar el fragmentado de documentos, experimentar con diferentes modelos de incrustaciones y aplicar reordenamiento para asegurar que las respuestas generadas sean precisas y contextuales. Usar incrustaciones semánticas junto con coincidencias exactas puede proporcionar resultados más equilibrados. Además, ajustar cuidadosamente estos componentes a los datos específicos del dominio mejora la precisión de recuperación. Los ejemplos de pocos disparos ayudan en escenarios de preguntas y respuestas, mientras que RAG autorreflexivo y correctivo permiten una adaptabilidad y precisión mejoradas, respectivamente. Herramientas externas también son útiles para cálculos complejos, asegurando que el sistema RAG sea eficiente y confiable.
Contenido tomado de maihem.ai
Ir a la fuente (Posiblemente con anuncios)Paso a paso
- Mejorar el fragmentado de documentos grandes.
- Experimentar con diferentes modelos de incrustaciones.
- Combinar incrustaciones semánticas con coincidencia exacta.
- Introducir incrustaciones contextuales.
- Aplicar modelos de reordenamiento para mejor uso del contexto.
- Ajustar el modelo de incrustación y el reordenador.
- Incluir ejemplos de pocos disparos para mejor rendimiento en QA.
- Implementar RAG autorreflexivo para mayor adaptabilidad.
- Implementar RAG correctivo con evaluación de recuperación.
- Integrar herramientas externas para cálculos complejos.
Es un sistema que mejora los modelos de lenguaje integrando la recuperación de información en tiempo real.
Optimiza el fragmentado, usa modelos de incrustación adecuados y aplica reordenamiento.
Determina el tamaño de los fragmentos para preservar el contexto y mejorar la recuperación.
Para obtener resultados más completos y equilibrados en la recuperación.
Es una técnica que refina los resultados de recuperación iniciales para mejorar la precisión.
Permite al modelo entender mejor los patrones de datos específicos del dominio.
Son ejemplos que guían al modelo en la generación de respuestas de calidad en QA.
Es un mecanismo adaptativo que mejora la precisión de respuestas mediante autoevaluación del contenido recuperado.
Manejan cálculos complejos o tareas específicas del dominio para mejorar la precisión.
Implementando evaluadores de recuperación que asignen niveles de confianza a los documentos recuperados.
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