数据去偏与采样平衡：提升 RAG 招回可靠性的关键策略 大家好，今天我们来探讨一个非常重要的话题：如何在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 模型训练流水线中融入数据去偏与采样平衡，从而显著提升其招回可靠性。RAG 模型的核心在于高质量的招回，如果招回阶段出现偏差或者数据不平衡，将会严重影响生成内容的质量和准确性。因此，在训练阶段解决这些问题至关重要。 一、RAG 招回面临的挑战：偏差与不平衡 RAG 系统的招回模块通常依赖于向量数据库和相似性搜索。理想情况下，我们希望模型能够从知识库中准确地找到与用户查询最相关的文档。然而，实际应用中，我们经常会遇到以下两种主要挑战： 数据偏差（Data Bias）： 知识库中的数据可能并非均匀分布，某些主题、观点或来源可能过度表示，而另一些则可能被低估或忽略。这种偏差会直接影响招回结果，导致模型倾向于返回与主流观点或常见主题相关的文档，而忽略了潜在的、更符合用户需求的文档。例如，如果一个医疗知识库主要包含关于常见疾病的信息，那么对于罕见疾病的查询，模型可能无法提供准确的招回。 数据不平衡（Data Imbala …