RAG 知识库召回衰减风险的自动识别 大家好，今天我们来聊聊如何通过数据变更追踪系统自动识别 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 知识库的召回衰减风险。RAG 模型的核心优势在于其能够利用外部知识库来增强生成内容的质量和准确性。然而，随着时间的推移，知识库中的数据会发生变更，这些变更可能导致 RAG 模型的召回性能下降，从而影响最终生成内容的质量。因此，建立一个自动化的系统来追踪数据变更并识别潜在的召回衰减风险至关重要。 1. 理解召回衰减风险 首先，我们需要理解什么是召回衰减风险。在 RAG 模型的上下文中，召回指的是模型从知识库中检索到相关文档的能力。如果知识库中的文档发生变更，例如内容更新、信息过期、结构调整等，那么原本能够被正确召回的文档可能无法再被检索到，或者检索到的文档与用户的查询意图不再匹配。这种现象就是召回衰减。 召回衰减的原因有很多，常见的包括： 内容变更： 文档内容被修改，导致与原始查询的语义相似度降低。 结构变更： 文档的结构发生变化，例如标题、段落的调整，导致索引失效。 删除和新增： 文档被删除或新增，影响了知识库的整体分布 …