调试检索增强生成 (RAG) 系统需要的不只是检查模型的输出或提示。作者认为,选择文档供 LLM 使用的检索步骤通常是一个黑匣子,并且是细微错误的一个常见来源。为了解决这个问题,应该为每次查询记录详细的“检索清单”,不仅包括检索到和引用的内容,还包括排除的内容及其原因,以及最终答案中实际使用的内容。这种详细的日志记录允许开发人员区分推理错误和证据问题,快速识别诸如陈旧文档被优先考虑等问题,并通过对检索和生成之间的关键边界进行插桩,最终构建更值得信赖的 RAG 系统。 AI
影响 通过对检索过程进行详细日志记录,改进了 RAG 系统的调试和可信度。
排序理由 该项目是一篇评论文章,讨论了调试 RAG 系统的最佳实践。
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