RAG系统（检索增强生成）的优化策略
RAG（检索增强生成）系统的优化可以从多个方面入手，主要包括数据、查询、检索、生成、框架和评估等几个重要环节。本文将详细介绍这些优化策略，并为每个环节提供具体的操作方法。
一、数据优化
1. 数据清洗和增强
数据质量直接影响检索和生成的效果，因此需要进行细致的数据清洗和增强：
- 去除噪声：删除无关符号、重复内容和过时的信息，确保数据干净、准确。
- 统一术语：避免术语混淆，例如“LLM”和“大语言模型”不应交替使用。
- 丰富表达：通过同义词替换、翻译或生成新的表述来扩展数据集，从而提升检索的灵活性。
- 标签化数据：为数据加上标签，如时间、主题和章节信息，可以加速相关内容的检索。
2. 数据分块策略
- 分块大小：分块的大小应控制在128到512个token之间。对于较长的文档，可以先检索小片段，再结合上下文进行处理，确保信息的完整性。
- 语义分块：避免生硬切割，建议根据语义进行分块，以防止信息断裂，提升检索效果。