探索构建高效 RAG 的三大关键策略☝️

来自 @zilliz_universe 和 @milvusio 的文章，作者 Christy Bergman (@cbergman) 详细介绍了如何充分利用 Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术的三个关键策略。这些策略能够显著提升 RAG 系统的性能和效率。

1. 智能文本分块 📦

智能文本分块是构建高效 RAG 系统的第一步。将长文本数据分解成有意义且易于管理的小块，可以确保向量数据库能够快速且准确地检索最相关的信息。文中介绍了三种主要的分块技术：

- 递归字符文本分割：基于字符数量将文本分成可管理的连贯块。

- 从大到小的文本分割：从较大块开始，逐步分解成更小的块，搜索时用小块，检索时用大块。

- 语义文本分割：基于文本意义进行划分，使每个块代表一个完整的想法或主题，保留上下文。

这些方法有助于有效组织和检索文本，适用于各种应用场景。

2. 迭代不同的嵌入模型 🔍

嵌入模型的选择和迭代至关重要。嵌入模型决定了数据如何表示为向量，而向量是 AI 的通用语言，增强了向量数据库检索正确信息片段的能力。文章中将分块方法固定为递归字符文本分割器（Recursive Character Text Splitter）并设置 top_k=2，尝试了两种不同的嵌入模型：

- BAAI/bge-large-en-v1.5

- Text-embedding-3-small with embedding-dim = 512

使用 Milvus 文档和 Ragas 评估方法，结果显示 BAAI/bge-large-en-v1.5 嵌入模型效果最佳。

3. 尝试不同的 LLM 或生成模型 🧪

每个 LLM API 都有不同的成本、延迟和准确性。测试不同的 LLM API，可以选择最适合特定工作负载的模型。在分块方法固定为递归字符文本分割器，并设置嵌入模型为 BAAI/bge-large-en-v1.5 后，尝试了六个不同的 LLM API：

- MistralAI mixtral_8x7b_instruct AnyScale API 结果最佳。

场景应用示例

提升客户服务的智能助手

假设一家大型电商平台希望通过 RAG 技术提升其客户服务系统的智能化和效率。应用以上三大关键策略，可以实现以下场景：

1. 智能文本分块：将用户的咨询内容分解成小块，每个块代表一个具体问题或请求，确保系统能够快速检索到相关的解决方案和答案。

2. 迭代嵌入模型：通过使用 BAAI/bge-large-en-v1.5 嵌入模型，将用户的咨询内容转换为向量，并与数据库中的向量进行匹配，找到最相关的解决方案。

3. 多种 LLM 生成模型：使用最佳的 LLM API（如 MistralAI mixtral_8x7b_instruct AnyScale API）生成自然且准确的回复，提高客户满意度。

总结

据https://t.co/St5O59mmxt分析，通过优化文本分块策略、迭代嵌入模型和尝试不同的 LLM 生成模型，可以显著提升 RAG 系统的效率和性能。具体的改进效果如下：

- 改变分块策略可实现 35% 的性能提升 📦

- 改变嵌入模型可实现 27% 的性能提升 🔍

- 改变 LLM 生成模型可实现 6% 的性能提升 🤖

了解更多详情，请访问 https://t.co/Q0vGEoyCOX。