一文说透RAG系统研发方向和测试方向,请慎重查看(商用请获得授权)

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一、核心架构与技术方向

  1. 研发技术方向
    检索模块
    语义检索:BM25 + 语义向量混合检索(提升长尾查询召回率)
    知识图谱增强:GraphRAG 技术构建实体关系网络(如药物 - 疾病 - 症状关联)
    多模态检索:CLIP 模型实现文本 - 图像跨模态检索(医疗影像诊断场景)
    实时检索:流式数据处理框架(Flink/Kafka)实现毫秒级响应
    生成模块
    幻觉控制:CRAG(纠正性 RAG)通过多轮验证减少错误生成
    长上下文处理:FlashAttention 技术优化 Transformer 内存效率(支持 32k 上下文)
    领域适配:LoRA 微调技术降低领域数据需求(金融 / 法律场景)
    知识整合
    结构化数据融合:SQL 注入生成器实现数据库交互(企业 ERP 系统)
    动态知识更新:RAGFlow 框架支持增量式知识图谱构建
  2. 测试技术方向
    评估指标
    细粒度指标:RAGChecker 的声明召回率(衡量检索全面性)
    实时监控:RAG Logger 工具记录检索延迟 / 生成耗时(SLA 保障)
    多模态评估:BLIP-2 模型实现文本 - 图像生成质量评分
    测试数据集
    对抗性测试:HaluEval-Wild
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