ChatGPT | 修改RetrievalQA推荐答案的数量

原创已于 2023-07-19 00:30:39 修改 · 953 阅读

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#ChatGPT #LangChain #RetrievalQA #as_retriever

于 2023-07-19 00:29:04 首次发布

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文章讨论了在处理知识库中重复问题时，如何改进回复策略。通过调整RetrievalQA的设置，特别是增大搜索kwargs的k值，可以返回更多的相关结果，以提供更全面的答案。这种方法在处理如HTTP请求URL等在多个位置提及的主题时特别有用，确保接口文档的详细信息被充分覆盖。

知识库经常遇到一个问题会在一个文件的多处或者多个文件出现，这时候如果只回答一个结果就欠佳，最理想的做法是模仿推荐功能，把合适的多个答案及其出处汇总给用户。

如图，一个接口文档里面提到多处“http请求URL”：

使用上面接口文档embedding之后，如果不对RetrievalQA做修改，默认是返回4个结果

对RetrievalQA做修改的话，可以返回更多结果

代码也好简单，重点是search_kwargs={"k":10} 这部分

qa_RTCS = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openAiLLm,chain_type="stuff",
                                      retriever=db_RTCS.as_retriever(search_kwargs={"k":10}),#k表示 推荐结果条数，越大推荐越全面
                                      return_source_documents = True) #如果需要打印上下文才使用