AwhiteV的博客

RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统需要数据标注和清洗以确保知识库的准确性和检索效率。在Dify系统中，自有知识库的分段会打上关键词，这些关键词是检索的关键。如果用户问题包含这些关键词，相关分段的得分会提高，从而增加被召回的概率。然而，自有知识库的关键词可能杂乱且与上下文无关，特别是在法律等场景中，分段有层级关系，用户问题可能需要结合多条法律条款解决。数据标注和清洗可以提高召回的准确性和全面性。数据清洗和标注的步骤包括选择合适的数据提取工具、运行法律条文数据标注和清洗工

数据标注和数据清洗在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中具有关键作用，显著提升系统性能。数据标注通过优化检索和生成能力，增强上下文理解，确保输出的一致性和可靠性。例如，在Dify平台中，标注《三国演义》文本后，模型能更准确回答相关问题。数据清洗则去除噪声数据，确保输入质量，避免模型误解上下文。两者协同作用，如Dify平台所示，能显著提高模型准确率和召回率。未标注或未清洗的数据可能导致系统性能下降，甚至引发幻觉问题。因此，高质量的数据标注和清洗是RAG系统成功的基础，尤