基于模型性能指标自适应调整RAG召回路由策略的训练反馈系统 各位好，今天我们来探讨一个在检索增强生成（RAG）系统中非常关键，也极具挑战性的课题：如何构建一个基于模型性能指标，自适应调整召回路由策略的训练反馈系统。RAG 通过将外部知识库检索与大型语言模型 (LLM) 相结合，显著增强了 LLM 的知识覆盖范围和生成内容的可靠性。然而，RAG 系统的性能高度依赖于召回阶段的有效性。如果检索到的文档与问题无关，或者不够全面，LLM 即使再强大，也无法生成令人满意的答案。因此，如何优化召回策略，使其能够精准、高效地找到与用户查询最相关的文档，就成为了 RAG 系统性能优化的核心。 传统的 RAG 系统往往采用固定的召回策略，例如基于关键词的搜索、向量相似度匹配等。这些策略在特定场景下可能表现良好，但在面对复杂、多变的查询时，往往显得力不从心。更糟糕的是，人工调整这些策略需要大量的专业知识和实验，而且很难适应不断变化的知识库和用户需求。 为了解决这些问题，我们提出了一个基于模型性能指标自适应调整召回路由策略的训练反馈系统。该系统通过持续监控 RAG 系统的性能指标，例如答案的准确性、相关性和 …