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「RAG 数据构建」找到 7 条内容
按专题浏览 →匹配题目：当RAG系统出现检索上下文不准确或噪声干扰时，有哪些有效的解决策略？请从数据构建、检索优化和后处理等角度阐述，并说明常用的训练和评估数据集。
匹配正文：答案要点 区分RAG和Agent的不同评估维度（检索质量vs工具调用/规划能力） 覆盖客观指标（准确率、召回率）和主观指标（有用性、无害性） 提及自动化评估与人工评估的结合 指出实际落地中的挑战（评测数据构建、动态环境、成本权衡） 一、RAG系统评估体系 检索模块指标 Recall@K：正确答案在Top-K检索结果中的比例 MRR（平均倒数排名）：正确答案排名的倒数均值 Context Precision：检索片段中相关信息的比例 生成模块指标 Faithfulness：生成…
匹配正文：…生成器优化 领域适配 基座模型选择：7B/13B专业模型（如Huatuo-LLM、ChatLaw）或通用模型+LoRA微调 SFT数据构建：Query-Context-Answer三元组，强调引用溯源（"根据《XX法》第X条..."） 生成约束 Prompt模板强制要求：① 不确定性声明 ② 引用来源标注 ③ 拒绝回答机制（超范围问题） 解码参数：降低temperature（0.3-0.5），使用重复惩罚避免循环生成 四、关键保障机制 机制 实现 幻觉检测 检索内容与生成答案…
学习内容与项目面试，在同一条路上。