深入RAG评估：解锁检索增强生成模型的性能密码

深入RAG评估：解锁检索增强生成模型的性能密码

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/liu1983robin/article/details/145958003

近年来，随着生成式人工智能（Generative AI）的浪潮席卷而来，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模型如同一颗新星，在知识密集型任务中大放异彩。它巧妙地将信息检索与文本生成融为一体，为构建智能问答系统和各种AI应用开辟了新的道路。然而，RAG模型的强大性能并非凭空而来，它需要一套科学、全面的评估体系来保驾护航。本文将带您深入RAG评估的世界，揭示其中的奥秘。

什么是RAG？

RAG模型的核心思想是将检索和生成两大模块巧妙结合。

• 检索阶段：RAG会根据用户的输入，从浩瀚的文档库或知识库中"大海捞针"，找出最相关的信息。这通常依赖于先进的向量检索技术，如基于Dense Retrieval（密集检索）的方法（如FAISS、ANN等）。

• 生成阶段：检索到的"知识精华"会被注入生成式语言模型（如GPT、T5等）的"大脑"，最终生成流畅、准确、富含知识的回答。