使用数据切片技术对子任务级别评估 RAG 模型训练效果的工程流程 大家好，今天我将以讲座的形式，详细讲解如何利用数据切片技术，在子任务级别评估检索增强生成 (RAG) 模型的训练效果，并构建相应的工程流程。RAG模型凭借其强大的知识整合和生成能力，在问答、文档总结等领域大放异彩。但如何有效评估其训练效果，并针对性地优化模型，是实际应用中面临的关键挑战。 1. RAG 模型评估的挑战与数据切片技术的必要性 传统的模型评估方法，例如计算整体的准确率、召回率等指标，对于RAG模型来说往往不够精细。RAG模型的性能受到多个因素的影响，包括： 检索质量： 检索到的文档是否与问题相关，是否包含了足够的信息。 生成质量： 模型能否基于检索到的文档，生成准确、流畅、且符合要求的答案。 子任务依赖性： 不同的问题可能涉及不同的知识领域、推理难度，以及对上下文信息的依赖程度。 如果仅仅关注整体指标，很难发现模型在哪些方面存在不足，也难以指导模型优化方向。例如，模型可能在某个特定领域的问答中表现不佳，或者在处理需要复杂推理的问题时出现错误。 数据切片技术能够将整个数据集划分为多个具有特定属性的子集（即“切片 …