如何通过召回链异常检测提升 Java RAG 稳定性，避免错误段落注入 大家好，今天我们来聊聊如何利用召回链异常检测来提高 Java RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的稳定性，特别是避免在生成过程中注入错误的段落。RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的技术，它通过从外部知识库检索相关信息，然后将其作为上下文提供给生成模型，从而提高生成内容的质量和准确性。然而，RAG 系统的效果很大程度上取决于召回阶段检索到的信息是否准确和相关。如果召回链中出现异常，例如检索到错误的、过时的或者不相关的段落，那么最终生成的内容也会受到影响，甚至产生误导性的结果。 因此，我们需要一套有效的异常检测机制来监控召回链的运行状况，及时发现并处理异常情况，从而保证 RAG 系统的稳定性和可靠性。 RAG 系统架构回顾 在深入讨论异常检测之前，我们先简单回顾一下 RAG 系统的基本架构。一个典型的 RAG 系统主要包含以下几个核心组件： 索引构建 (Indexing): 将外部知识库中的文档进行预处理，例如分词、去除停用词等，然后将其转换为向量表示，并存储在向量数据库中。 …
如何通过动态段落截断策略提升 JAVA RAG 召回链相关性一致性
动态段落截断策略提升JAVA RAG召回链相关性一致性 各位朋友，大家好。今天我们来探讨一个在Java RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中至关重要的话题：如何通过动态段落截断策略来提升召回链的相关性一致性。RAG系统，简单来说，就是先检索相关文档，然后利用检索到的信息来增强生成模型的输出。一个好的RAG系统，检索阶段必须精准，否则后续的生成效果会大打折扣。而段落截断策略，直接影响着检索的精准度。 RAG系统中的召回环节及挑战 RAG系统召回环节的核心目标是从海量文档中找出与用户查询最相关的段落。这个过程面临诸多挑战： 语义鸿沟： 用户查询和文档段落之间可能存在表达方式上的差异，导致基于关键词匹配的方法失效。 段落长度： 过长的段落可能包含大量无关信息，降低相关性；过短的段落可能信息不完整，无法充分表达主题。 噪声数据： 文档中可能包含噪声数据，例如格式错误、冗余信息等，影响检索效果。 上下文理解： 仅仅关注单个段落可能无法充分理解用户查询的意图，需要考虑上下文信息。 计算效率： 在大规模文档库中进行检索，需要考虑计算效率，避免耗时过长。 为了解 …