风信子的博客

RAGAs (Retrieval-Augmented Generation Assessment) 它是一个框架，它可以帮助我们来快速评估RAG系统的性能

防止过拟合是机器学习模型优化的核心目标之一。以下是防止过拟合的一些关键方法（早停、剪枝、正则化、增加样本、批量归一化、控制模型复杂度）的系统性解决方案，包含原理、实现细节与最佳实践

摘要： 检索增强生成（RAG）技术通过优化检索、增强和生成三阶段提升查询准确率。检索阶段采用查询扩展、混合检索（语义+关键词）及重排过滤；增强阶段注重数据预处理、动态分块和嵌入模型优化；生成阶段通过提示工程、注意力机制改进和后处理确保答案质量。案例显示，结构化查询和索引优化可将准确率从50%提升至95%。建议多阶段协同，平衡计算成本与精度需求，在关键领域优先实施高精度方案。（150字）

商业落地实施RAG工程的核心步骤

AI微调训练步数计算方式

检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。CSVLoader接受一个csv_args。

该流程旨在通过结合用户查询、相关知识源和大型语言模型（LLM），生成一个增强上下文的文本响应。