检索增强生成

自动化指标能告诉你RAG系统哪里出了问题——而人工审核能告诉你为什么出问题。
本文将通过Ragas和Label Studio等工具，详细介绍评估RAG输出的结构化方法。学习如何优先处理薄弱响应、简化人机协同审核流程，并利用反馈持续改进检索、提示和模型。

训练RAG系统始于干净、结构化的问答数据——但杂乱的原始材料使这变得困难。在本文中，我们将分享如何利用Label Studio及其Prompts功能来分解任务、合成问答对，并构建可靠的RAG助手。如果您希望通过更好的数据和更智能的工作流程来扩展RAG，本指南正适合您。

RAG正在改变企业使用AI的方式，但缺乏人类监督会导致其准确性和可靠性受损。本文探讨了RAG实施中的最大挑战，以及人类专业知识如何提升数据质量、检索相关性和AI驱动的决策能力。

探索RAG的基本原理、相比微调的优势以及实施过程中的挑战。