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[问与答] RAG 怎么做才能有好的效果


小天管理

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近期做大模型 RAG 相关的研究,尝试了语义切片、RaptorRAG 、微软的 GraphRAG ,效果都不是特别好,一方面文档的索引速度特别慢,Raptor 索引一篇 20w 字的文档要差不多两个小时,GraphRAG 对 token 消耗量惊人。另一方面,花大力气索引出来的知识库,只有特定场景比较好用,比如 GraphRAG 对实体关系类的问题回答较好,但是涉及多步推理或者一些法律条文类的文档基本答非所问。因此比较好奇大家做 RAG 时都是使用的什么策略去索引文档和检索索引后的知识。
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