导读:近期更新了《retrieval_augmented_generation》的相关内容,包括《多跳检索如何分解复杂问题来提升问答系统准确率》、《大模型联网搜索结果被模型忽略应该怎么排查和解决》。如果 retrieval_augmented_generation 对你有帮助,请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量,感谢您成为这传播链条中的重要一环。
多跳检索如何分解复杂问题来提升问答系统准确率 直接把用户提出的复合问题丢给检索器,往往只能召回表面相关的片段,深层依据散落在不同文档中,模型容易给出片面答案。多跳检索的核心是把复杂问题拆成多个有依赖关系的子问题,逐跳定位证据再综合。相比单轮检索,它能处理涉及时间对比、因果链条、跨实体关系的提问。本文说明子... 栏目:AI大模型 时间:08-17 multi_hop_retrieval question_decomposition retrieval_augmented_generation
大模型联网搜索结果被模型忽略应该怎么排查和解决 把实时检索到的网页内容塞给大模型,却发现在最终回答里完全没被引用,这种事在搭建问答系统时很常见。问题往往不在模型智商,而在上下文拼接、工具返回格式和提示词约束三个环节。先确认搜索接口是否真的把文本传进了对话上下文,而不是只保留了链接。再看返回结构,如果内容被压... 栏目:AI大模型 时间:08-17 LLM retrieval_augmented_generation tool_calling