RAG 模型训练中低质量文档的自动评分与剔除：提升召回质量的技术讲座 大家好，今天我们要深入探讨如何利用自动化方法在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 模型训练过程中识别并剔除低质量文档，从而显著提升召回质量。这将是一个实践性很强的讲座，我会尽量以清晰的代码示例和逻辑分析，帮助大家理解并应用这些技术。 RAG 模型与召回质量的重要性 在开始之前，我们先简单回顾一下 RAG 模型的原理。RAG 模型的本质是先通过检索步骤从文档库中找到与用户 query 相关的文档，然后利用这些文档作为上下文，指导生成模型生成最终答案。因此，RAG 模型的性能高度依赖于检索到的文档质量。 如果检索到的文档包含大量噪音、错误信息、或者与用户 query 关联度不高，就会导致生成模型输出不准确、不连贯甚至错误的答案。这就是为什么提升召回质量对于 RAG 模型至关重要。 低质量文档的定义与挑战 什么是低质量文档？这是一个比较主观的问题，但在 RAG 上下文中，我们可以从以下几个维度来定义： 信息不准确性: 文档包含错误、过时或不一致的信息。 相关性低: 文档与主题的相关性 …