构建 MLOps 中的自动化数据标注反馈闭环提升 RAG 模型训练质量 大家好！今天我们来深入探讨如何利用 MLOps 的自动化数据标注反馈闭环来提升 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 模型的训练质量。RAG 模型在许多 NLP 应用中扮演着重要角色，其性能直接依赖于高质量的训练数据。而构建一个有效的自动化数据标注反馈闭环，能够持续改进数据质量，从而显著提高 RAG 模型的性能。 1. RAG 模型及其对高质量数据的依赖 RAG 模型的核心思想是结合信息检索和文本生成能力。它首先从一个知识库中检索相关文档，然后利用这些检索到的信息来增强生成模型的输出。一个典型的 RAG 模型包含以下几个关键组件： 检索器 (Retriever): 负责从知识库中检索相关文档。常用的检索器包括基于向量相似度的检索方法，如使用 Sentence Transformers 或 FAISS 构建索引。 生成器 (Generator): 负责根据检索到的文档生成最终的输出。常用的生成器包括 Transformer 模型，如 BART、T5 或 GPT 系列模型。 知识库 …