关于打造高质量RAG系统的问题记录
关于RAG在实际场景中的应用,重点讨论了文档处理和高效检索的问题。文档处理涉及多样化和复杂的格式,需要拆分和识别文本、图片和图表等不同内容类型。高效的检索则需利用多种匹配方式(精确字符匹配与语义匹配),通过多路召回策略综合考虑多个维度的数据来优化结果。
关于RAG在实际场景中的应用,重点讨论了文档处理和高效检索的问题。文档处理涉及多样化和复杂的格式,需要拆分和识别文本、图片和图表等不同内容类型。高效的检索则需利用多种匹配方式(精确字符匹配与语义匹配),通过多路召回策略综合考虑多个维度的数据来优化结果。
MongoDB 收购Voyage AI公司以加速企业级AI应用程序的开发。Voyage AI提供嵌入模型和重新排序器,能够帮助企业准确构建和部署AI解决方案。MongoDB将与Voyage AI的技术进行深度集成。
RAG系统中检索环节存在问题包括数据质量问题、向量化表示、检索方法与算法等多方面因素,文章提出优化建议以提升其性能,如使用高质量嵌入模型、定期更新数据库及调整相似度度量参数等。