如何训练 RAG 使结果更符合需求？
训练 RAG 系统以使结果更符合需求，涉及优化其检索和生成组件。这一过程根据特定数据和任务需求定制系统的响应。
有效的 RAG 训练取决于几个关键原则：优先准备高质量的领域特定数据；持续优化检索机制（通过嵌入微调或重排调整）和生成器（通过提示工程或监督微调）；实施健全的评估指标，包括检索的精确率/召回率以及任务特定标准（如生成的忠实度或流畅性）；使用主动学习识别具有挑战性的查询以进行针对性改进。
实施包括迭代步骤：从代表关键需求的试点数据集开始；彻底清洗和预处理数据；尝试在领域语料库上微调检索模型以增强上下文相关性；同时使用相关示例校准生成器，可能采用对比方法以改善答案对齐；建立持续监控和重训练循环，使用新收集的经过验证的数据，以增量方式提升性能，朝着期望目标迈进。通过定义的关键绩效指标衡量成功。
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