本文提供了一种结构化的方法来调试检索增强生成 (RAG) 系统中的问题,重点关注追踪证据流。它概述了一个可重复的调查过程,以查明事实检索、搜索执行、上下文组装或不支持的生成中的失败。该指南强调从可重现的案例开始,记录预期的证据,并将其与观察到的输出和引用的来源进行比较,最终提出一种一次更改一个变量并维护失败记录以进行迭代改进的方法。 AI
影响 为开发人员提供了一种结构化的方法来提高 RAG 系统的可靠性和准确性。
排序理由 文章提供了调试特定 AI 系统架构 (RAG) 的实用指南和工作流程。
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