开篇: 介绍(Introduction) 中英文字幕

Summary

本视频课程介绍了构建高质量的Retrieval Augmented Generation (RAG)系统的关键方法，包括高级检索技术如句子窗口检索和自动合并检索，以及评估RAG系统的有效框架。课程由LX的联合创始人Jerry和Truera的联合创始人兼首席科学家Anupam主讲，他们将分享如何通过系统的方法构建可靠的问答系统，并提供实践操作经验，帮助学习者掌握构建生产就绪的RAG应用的技巧。

Takeaways

• 📚 检索增强生成（RAG）是一种关键方法，用于在用户数据上获取答案。
• 🚀 构建高质量的RAG系统需要有效的检索技术和评估框架。
• 🔍 课程介绍了两种高级检索方法：句子窗口检索和自适应合并检索。
• 🌳 自适应合并检索通过将文档组织成树状结构来提供更连贯的文本块。
• 📈 三元组度量（RAG Triad）是评估RAG基于LLM应用的有效方法。
• 🔎 通过计算上下文相关性来识别和调试系统检索上下文的问题。
• 🔧 课程还包括其他评估指标，如基础性和答案相关性。
• 🛠️ 通过系统方法分析QA系统的不同部分，以改进系统。
• 🎯 课程目标是帮助建立生产就绪的基于RAG的应用。
• 📊 后期课程将实践使用检索方法和评估方法进行迭代。
• 📈 课程还将分享基于经验的调整检索方法的建议。
• 🙏 感谢多位专家和贡献者共同创建此课程。

Q & A

什么是RAG技术？

RAG（Retrieval Augmented Generation）技术是一种通过检索增强的生成方法，用于在用户自己的数据上回答未解决的问题。

为什么建立高质量的RAG系统需要有效的检索技术？

有效的检索技术可以为语言模型（LM）提供高度相关的上下文，以生成准确的答案，这对于构建高质量的RAG系统至关重要。

RAG系统的生产化过程中，评估框架的作用是什么？

评估框架有助于高效迭代和改进RAG系统，无论是在初始开发阶段还是在部署后的维护过程中。

课程中提到的两种高级检索方法是什么？

课程中提到的两种高级检索方法是句子窗口检索和自动合并检索，它们都能为LM提供比简单方法更好的上下文。

句子窗口检索是如何工作的？

句子窗口检索通过检索不仅包括最相关句子，还包括其前后句子的窗口，从而为LM提供更好的上下文。

自动合并检索如何组织文档？

自动合并检索将文档组织成类似树状的结构，其中父节点的文本被分配给其子节点。当足够多的子节点被识别为与用户问题相关时，父节点的整个文本就被作为上下文提供给LM。

RAG Triad是用于评估什么的？

RAG Triad是一组用于评估基于RAG的LLM应用程序的三个主要步骤的指标，包括上下文相关性、接地性和答案相关性。

如何计算上下文相关性？

上下文相关性衡量检索到的文本块与用户问题的关联程度，有助于识别和调试系统在为LLM检索上下文时可能存在的问题。

除了上下文相关性，还有哪些评估指标？

除了上下文相关性，还有其他评估指标如接地性和答案相关性，它们让你能够系统地分析系统哪些部分工作良好，哪些还需要改进。

本课程的目标是什么？

本课程的目标是帮助你构建生产就绪的基于RAG的应用程序，并在课程的后半部分通过实践学习如何迭代改进系统。

课程中会提供哪些实践操作？

课程中会提供使用句子窗口检索和自动合并检索方法进行迭代的实践操作，并展示如何使用系统性实验跟踪来建立基线并快速改进。

课程中提到的两位特邀讲师是谁？

课程中提到的两位特邀讲师是LX的联合创始人兼CEO Jerry，以及Truena的联合创始人兼首席科学家Anupam。