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内容来源：晓梦网所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

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RAG新体验！引用BUD文件又用Claude Sonnet 3.5做了一次RAG（检索增强生成），这次能引用BUD（资助企业出海发展计划）的文件来回答问题。RAG直译为“检索增强生成”，意思是大语言模型在回答用户问题之前，先去数据库找出最相关的文字。这就像你先用百度搜索找资料，再引用找到的资料回答问题。 Embedding是一种用于语义搜索的技术，它会找相似度高的内容。就像做SEO时，我们会在文中加入很多相关词，就是为了提高相似度。这个演示工具包含了BUD官网中的几份PDF文件，全部通过Embedding放进了向量数据库（Pinecone）。每次回答时，你会看到它引用哪份文件，详细资料在哪页找到。这是我在System prompt给它的指示。另外，由于BUD有分内地及自贸区，所以在回答前，先用GPT-4检查地区，再引用不同文件回答。你可以试着输入“投放广告到大马能获得资助吗？”它能理解大马是代表马来西亚，会引用自贸区的申请文件回答。这周做了两个RAG，学到了什么呢？ RAG的盲点：当回答一些假设性问题，而文件资料中没明确说明可以或不可以的时候，它倾向于False Positive，回答可以。比如，对于“公司允许在办公室喝咖啡吗？”如果文档明确说可以，模型回答“可以”，这就是True Positive。模型正确地给出了否定的回答，且文档资料中确实支持这个答案。比如，对于“公司允许在办公室抽烟吗？”如果文档明确说不可以，模型回答“不可以”，这就是True Negative。模型给出了否定的回答，但文档资料中实际上支持肯定的答案。比如，对于“公司允许在办公室使用耳机听音乐吗？”如果文档中说可以，但模型回答“不可以”，这就是False Negative。模型给出了肯定的回答，但文档资料中并没有明确支持这个答案，甚至可能是错误的。比如，对于“公司允许带文件回家工作吗？”如果文档中没有明确提到这一点，但模型回答“可以”，这就是False Positive。改进的方法是，针对这些边缘情况补充额外文件，或直接将规则写入System Prompt。