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即 rag 技术,均为大语言模型优化了生成回答的准确性,对大语言模型的专业领域知识做了补充和
改善。
基于以上的性能评估结果,可以采取以下步骤对向量知识库进行优化。
1增强向量覆盖范围:对于准确率低的查询,分析模型回应错误的原因。如果是由于知识库中
缺少相关信息,可以通过添加更多相关文档和数据来增强向量知识库的覆盖范围。
2优化向量生成算法:重新训练向量生成模型,使用更大的数据集或更复杂的模型架构,以提
高向量的质量和表达能力。
3调整检索算法:如果响应时间较长或返回的向量与查询关联度不高,考虑优化检索算法。例
如,采用更快的检索算法或调整向量匹配逻辑。
4用户反馈集成:建立一个机制,允许用户在使用过程中提供反馈。这些反馈可以直接用于指
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