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【AI】【RAG】使用WebUI部署RAG:数据优化与设置技巧详解

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种通过知识库构建的高效问答系统。然而,在使用WebUI部署和优化RAG时,数据源管理和参数设置直接决定了系统的回答质量。本文将结合具体问题和优化方法,为您详细解读如何最大化RAG的性能和准确性。


数据源相关问题及解决方案

在实际操作中,RAG可能会因数据源处理不当而出现回答异常的问题。以下是常见问题及其优化策略:

1. 数据长度过长导致回答异常

问题表现
  • 当文档内容超出默认文本长度限制时,RAG会返回与文档内容无关的回答。例如,上传的中文金融知识文档,RAG却返回固定的英文算术回答。
  • 将文档内容裁剪为较短的长度后,RAG的回答恢复正常。
解决方案
  • 切分文档:将超长文档分割为多个小文件。分割后的小文件可以通过 Tag 聚合,便于后续管理和查询。
  • 调整Chunk Size(分块大小):通过改变 Chunk Size,优化文档在RAG模型中的处理方式(详见下文)。

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