LlamaIndex最近介绍特征优化RAG超参数.即使在贝塔里,它看起来相当有趣 因为它促进超参数自动化整理并探索文章中的伟大特征

双参数

超参数可调整配置参数影响机器学习模型行为在检索增强代中,超参数在调优模型跨多项任务性能方面发挥着关键作用。参数引导模型从外部知识源取回相关通道并有效融入生成过程的能力

在RAG方面,我们注重调整本文章中的以下两个参数:

• 块大小
• similarity_top_k

都行块大小并similarity_top_k参数用于管理RAG模型数据检索过程的效率和效果调整这些参数可影响计算效率与检索信息质量之间的取舍

块大小判定检索文本单元的大小小点块大小可能导致更频繁检索,并有可能提高检索精度,代之以更高的计算间接费反之大块大小可能减少检索数,但可能导致不完全或不精确匹配

Similarity_top_k判定取回阶段中有多少排位最高的块考虑代代进阶段进一步处理高位similarity_top_k增加检索候选者的多样性,有可能为模型提供更丰富信息生成响应但它也增加计算负载

评价者选择

LlamaIndex使用评价模块帮助参数调优LlamaIndex提供宽广频谱评价选项帮助评价RAG管道多级关键选择右