大模型专题：阿里云AI搜索RAG大模型优化实践

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今天分享的是：大模型专题：阿里云AI搜索RAG大模型优化实践

报告共计：32页

《大模型专题：阿里云AI搜索RAG大模型优化实践》主要介绍了阿里云AI搜索RAG大模型的相关内容。首先阐述了RAG的背景，大模型存在知识问答方面的问题，如外在幻觉、可溯源性及成本等，RAG通过检索知识辅助回答来解决这些问题, 。接着介绍了RAG架构，包括query改写扩展、检索服务、混合索引及LLM服务等组件，同时分析了RAG效果问题及归因，如文档解析及切片、Query理解与检索服务、LLM等方面的不足导致幻觉、拒答等问题, 。然后强调了RAG效果关键点，包括文档解析准确、切片语义完整等。还讲述了RAG架构的大模型优化方法，涉及检索信息不完整时的处理及层级抽取、微调、评测大模型等操作。之后介绍了RAG模块架构的多个组件，涵盖多种开发平台和工具，以及文档结构化、切片问题，提出语义层级抽取模型来解决切片语义不完整的问题，并介绍了其数据增强、模型训练的方法, , , , , 。接着阐述了大模型微调及Agent探索，指出RAG实际应用中模型幻觉率偏高以及复杂答案易遗漏内容等问题，介绍了效果评测方法，以及大模型微调的样本筛选等操作，同时展示了模型效果对比, , , , 。还提到RAG场景中的复杂问题需多步推理和多轮搜索，Agentic RAG可解决部分问题，但存在效果、挑战方面的局限, , 。最后介绍了RAG应用实践，包括电商、教育、企业知识库等典型场景，以及基于阿里云AI搜索开发平台的客户场景，如离线文档结构化、切片及索引，在线Agent的应用实例等 。

以下为报告节选内容