Если в RAG (Retrieval-Augmented Generation) выявлены неполные данные и плохая передача контекста в LLM (Large Language Model), стоит предпринять следующие шаги:
Выявлены две проблемы: неполные данные в RAG и плохая передача контекста в LLM. Что делать дальше?
Если в RAG (Retrieval-Augmented Generation) выявлены неполные данные и плохая передача контекста в LLM (Large Language Model), стоит предпринять следующие шаги:
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Если в RAG (Retrieval-Augmented Generation) выявлены неполные данные и плохая передача контекста в LLM (Large Language Model), стоит предпринять следующие шаги:
-
Улучшить качество и полноту данных для RAG:
- Проверить источники данных, добавить недостающие или более релевантные документы.
- Оптимизировать процесс индексации и поиска, чтобы извлекать более релевантные фрагменты.
-
Оптимизировать передачу контекста в LLM:
- Проверить фактический запрос к модели: найдены ли нужные фрагменты, не теряются ли они при сборке, обрезке и форматировании контекста.
- Использовать техники сжатия или выделения ключевой информации, чтобы не превышать лимиты токенов.
- Рассмотреть возможность разбивки контекста на части с последующим объединением ответов.
-
Тестирование и итерации:
- Сначала проверить исправления на фиксированном наборе вопросов с ожидаемыми источниками и ответами; затем при необходимости проводить пользовательский эксперимент.
- Собрать обратную связь и метрики качества ответов.
-
Внедрение мониторинга:
- Отслеживать качество генерации и полноту данных в реальном времени для быстрого реагирования.
Метрики поиска и качество итогового ответа оценивайте раздельно. Если подтверждающего материала нет, система должна обозначить недостаток данных, а не восполнять его выдуманным ответом.