使用评估来优化 RAG 管道：从分块和嵌入到 LLM

使用评估优化 RAG 管道：从分块和嵌入到 LLM

使用评估优化 RAG 管道：从分块和嵌入到 LLM

使用 Milvus 矢量数据库的 RAG 最佳实践，第 2 部分

作者使用 https://www.bing.com/images/create 创建的图像。内容凭证：使用 AI 生成 ∙ 2024 年 7 月 9 日上午 10:04。

https://www.bing.com/images/create 使用 AI 生成

检索增强生成 (RAG) 是一种在 AI 驱动的聊天机器人中使用您自己的数据的有用技术。在这篇博文中，我将介绍三种关键策略，以充分利用 RAG，并评估每种策略以找到最佳组合。

对于只想知道 TL;DR 结论的读者：RAG 准确性的提高大多来自探索不同的分块策略。

通过更改分块策略可实现 89% 的改进 📦 通过更改嵌入模型可实现 20% 的改进 🤖 通过更改 LLM 模型可实现 6% 的改进 🧪

通过更改分块策略可实现 89% 的改进 📦

通过更改分块策略可实现 89% 的改进

通过更改嵌入模型可实现 20% 的改进 🤖

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通过更改 LLM 模型可实现 6% 的改进 🧪

通过更改 LLM 模型可实现 6% 的改进

让我们深入研究每种策略，并使用 RAG 组件评估为现实世界的 RAG 应用程序找到最佳性能！ 🚀📚

我将使用 Milvus 文档公共网页作为文档数据，并使用 Ragas 作为评估方法。请参阅我之前关于如何使用 RAGAS 的博客。本博客的其余部分组织如下：

Milvus 文档 Ragas 关于如何使用 RAGAS 的博客

文本分块策略嵌入模型 LLM（生成）模型

文本分块策略

嵌入模型

LLM（生成）模型

1. 文本分块策略 📦