人机协同优化对 RAG 性能的必要性及作用

RAG 概述

检索增强生成 (RAG) 是一种通过整合外部知识来增强语言模型生成的技术。这通常是通过从大量文档中检索相关信息并使用该信息来指导生成过程来实现的。

提高 RAG 系统的性能对 AI 开发人员来说是一项巨大的挑战。评估和优化任务通常需要大量的反复试验，而这只能提供有限的信息来了解复杂的底层过程。

‍有没有更有效的方法来提升 RAG 系统的性能？在探索潜在解决方案之前，让我们先看看 RAG 系统的核心组件，并了解为什么它们成为特定领域生成式 AI 项目的首选。

在 RAG 系统中集成人机交互是必需的，而不是一种选择。原因如下：

摄取过程

分块是将提示和文档划分为更小、更易于管理的片段（称为块）的过程。这些片段可以根据固定维度（例如字符数、句子数或段落数）进行划分。在 RAG 系统中，每个块都会转换为嵌入向量，然后用于检索。优化这些块的大小至关重要：更小、更精确的块可以使用户的查询与检索到的内容更好地匹配，同时仍允许系统在全面覆盖和精确检索之间取得适当的平衡。

查询流程

RAG 查询过程从初始提示开始，然后由重写器对其进行改进，以澄清意图或改进和修改其格式。接下来，更新后的提示被传递给检索器，检索器从语料库中提取相关的信息块。然后，重排器对这些块进行优先排序，以确定最相关的块。最后，排名靠前的块经过 LLM 推理，以合成并生成连贯且与上下文相关的响应。这个端到端的过程确保最终输出是对用户查询的直接回答，并针对准确性和相关性进行了优化。

为什么 RAG + 人类 = 更高性能的 AI 应用程序

通过人工监督，可以纠正数据中的错误，并确保检索到的信息的相关性，从而提供更准确、更符合语境的响应。人工反馈还可以实现自适应学习，使模型能够动态调整以适应复杂的数据场景，并通过持续改进不断改进。

Appen 的 AI 数据平台通过实现数据科学和工程团队以及业务领域专家 (SME) 之间的无缝协作，显著增强了这一流程。我们的平台支持高质量 AI 训练数据的收集、准备、清理、注释和优化，这对于定制高性能 RAG 模型至关重要。

人类改善 RAG 结果的方法

结论

人工监督对于优化 RAG 系统至关重要，可确保系统准确解决用户查询并保持最新、相关的响应。通过专家管理数据输入和持续更新，这些系统可以有效地处理复杂的现实需求。Appen 的 AI 数据平台在此过程中发挥着关键作用，提供细致的数据处理 - 收集、清理、注释和优化。这个强大的平台可帮助企业应对数据不一致和信息过时等挑战，从而创建精确、可靠且具有情境感知能力的 AI 应用程序。因此，Appen 是那些准备在快速发展的 AI 领域最大限度地利用内部数据资源的企业的首选合作伙伴。

准备好充分利用 RAG 和 Appen 的专业知识了吗？请联系我们进行咨询，亲身体验差异。