好的，现在开始。 JAVA RAG 系统中对脏数据召回的识别策略，提升最终回答质量稳定性 大家好，今天我们来深入探讨一下在 Java RAG（Retrieval Augmented Generation）系统中，如何识别并处理脏数据召回，从而提升最终答案的质量和稳定性。RAG 系统依赖于从外部知识库检索到的信息来增强生成模型的回答，因此，检索到的数据的质量至关重要。如果检索到的数据包含错误、不相关或过时的信息（我们称之为“脏数据”），那么最终的回答质量就会大打折扣。 一、RAG 系统中的脏数据来源 脏数据可能来源于多个方面： 数据源本身的缺陷： 原始知识库可能包含错误、不一致或过时的信息。例如，文档中可能存在拼写错误、事实错误或逻辑矛盾。 数据抓取和预处理过程中的错误： 在从各种来源抓取数据时，可能会出现解析错误、编码问题或数据丢失。此外，在预处理阶段，例如文本清洗、分词和向量化，也可能会引入错误。 检索过程中的噪声： 即使知识库本身是干净的，检索算法也可能返回与用户查询不相关或质量不高的文档片段。这可能是由于查询理解的不足、向量相似度计算的偏差或索引构建的问题。 数据更新和维护的滞后 …