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让RAG系统像社交达人一样,根据不同问题类型智能调整检索策略,输出精准又灵活的答案。 核心内容: 1. 传统RAG的局限性:机械检索无法应对多样化问题类型 2. 自适应检索的四大问题分类:事实型、分析型、观点型、情境型 3. 针对每类问题的定制化检索策略与实现方法
❝你以为RAG(Retrieval-Augmented Generation)只是“搜一搜+写一写”?那你就太低估AI的“社交能力”了!今天我们聊聊如何让RAG系统像老司机一样,见什么问题用什么招,检索策略随需应变,输出答案又准又妙,堪比知乎高赞答主!
RAG系统的基本套路大家都懂:用户提问,系统先去知识库里“搜一搜”,然后把搜到的内容丢给大模型“写一写”,最后输出一段看似高大上的答案。
但问题来了:
总结:传统RAG只会“机械检索”,不懂“见人说人话”。
想象一下,如果RAG能像老中医一样,望闻问切、对症下药——
这,就是自适应检索(Adaptive Retrieval)的精髓!
首先,RAG要学会“看人下菜碟”——自动识别用户问题属于哪一类:
核心思路:用大模型(如Llama3)做问题分类,输出类别标签。
def classify_query(query):
# 用LLM判断问题类型,返回Factual/Analytical/Opinion/Contextual
return LLM_classify(query)
def adaptive_retrieval(query, vector_store, user_context=None):
query_type = classify_query(query)
if query_type == "Factual":
return factual_strategy(query, vector_store)
elif query_type == "Analytical":
return analytical_strategy(query, vector_store)
elif query_type == "Opinion":
return opinion_strategy(query, vector_store)
elif query_type == "Contextual":
return contextual_strategy(query, vector_store, user_context)
else:
return factual_strategy(query, vector_store)
text = extract_text_from_pdf(pdf_path)
chunks = chunk_text(text, chunk_size=1000, overlap=200)
embeddings = create_embeddings(chunks)
vector_store = SimpleVectorStore()
for chunk, emb in zip(chunks, embeddings):
vector_store.add_item(chunk, emb)
def generate_response(query, docs, query_type):
context = "\n\n---\n\n".join([doc["text"] for doc in docs])
system_prompt = get_prompt_by_type(query_type)
return LLM_generate(system_prompt, context, query)
for query in test_queries:
# 标准RAG
docs_std = vector_store.similarity_search(create_embeddings(query))
resp_std = generate_response(query, docs_std, "General")
# 自适应RAG
docs_adp = adaptive_retrieval(query, vector_store)
resp_adp = generate_response(query, docs_adp, classify_query(query))
# LLM自动对比
compare(resp_std, resp_adp, reference_answer)
自适应检索不是“炫技”,而是让AI真正“懂你所问,答你所需”。
它让RAG系统从“机械工”变成“知乎大神”,从“死板客服”变成“贴心助理”。
你还在用“直男式”RAG吗?快来试试自适应检索,让你的AI“见人说人话,见鬼说鬼话”!
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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