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使用 LLM 生成合成数据
RAG 的流行度 在过去两年与金融公司合作的过程中，我亲眼目睹了他们如何识别和优先考虑生成式 AI 用例，在复杂性和潜在价值之间取得平衡。检索增强生成 (RAG) 通常是许多 LLM 驱动解决方案的基础功能，在易于实施和对现实世界的影响之间取得平衡。通过结合 […]The post 使用 LLM 进行合成数据生成首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学RAG 的流行度
RAG 的流行度在过去两年与金融公司合作的过程中，我亲眼目睹了他们如何识别和优先考虑生成式 AI 用例，在复杂性和潜在价值之间取得平衡。
检索增强生成 (RAG) 通常是许多 LLM 驱动解决方案的基础功能，在易于实施和实际影响之间取得平衡。通过将显示相关文档的检索器与综合响应的 LLM 相结合，RAG 简化了知识访问，使其对于客户支持、研究和内部知识管理等应用非常有用。
检索增强生成 检索器 LLM 简化知识访问定义明确的评估标准是确保 LLM 解决方案符合性能标准的关键，就像测试驱动开发 (TDD) 确保传统软件的可靠性一样。根据 TDD 原则，评估驱动的方法设定了可衡量的基准来验证和改进 AI 工作流程。这对于 LLM 来说尤其重要，因为开放式响应的复杂性要求一致且深思熟虑的评估才能提供可靠的结果。
根据 TDD 原则，评估驱动的方法设定了可衡量的基准来验证和改进 AI 工作流程对于 RAG 应用程序，典型的评估集包括与预期用例一致的代表性输入输出对。例如，在聊天机器人应用程序中，这可能涉及反映用户查询的问答对。在其他情况下，例如检索和总结相关文本，评估集可能包括源文档以及预期的总结或提取的关键点。这些对通常由文档子集生成，例如那些查看次数最多或访问频率最高的文档，以确保评估重点放在最相关的内容上。
主要挑战
主要挑战为 RAG 系统创建评估数据集传统上面临两大挑战。