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「RAG 迭代优化」找到 22 条内容
按专题浏览 →匹配题目：在构建和优化检索增强生成（RAG）系统时，有哪些关键的迭代优化方向？请从检索、重排序、上下文融合和生成等环节详细说明。
匹配正文：一、系统性评估框架 RAG评估必须分层进行，避免"黑盒优化"： 1. 检索层（Retrieval） Recall@K：正确答案是否在Top-K中（核心指标） MRR/NDCG：排序质量 精确率：检索片段的相关性比例 2. 生成层（Generation） 事实性：答案是否忠实于检索内容（可用NLI模型自动判） 完整性：是否覆盖问题要点 流畅性：语言自然度（可用 perplexity 或人工打分） 3. 端到端（End-to-End） Answer Correctness：答案正…
匹配题目：请设计一套完整的评估体系来衡量检索增强生成（RAG）系统的性能，并列举多种可行的迭代优化手段，涵盖检索模块、生成模块以及二者协同方面的改进策略。
学习内容与项目面试，在同一条路上。