🌗 我們如何訓練一個小型大型語言模型（LLM）刪減 68% 的 RAG 上下文➤ 透過「列表式評估」精準刪減，在成本與準確度間取得最佳平衡✤ https://www.kapa.ai/blog/how-we-prune-rag-context...

🌗 我們如何訓練一個小型大型語言模型（LLM）刪減 68% 的 RAG 上下文➤ 透過「列表式評估」精準刪減，在成本與準確度間取得最佳平衡✤ https://www.kapa.ai/blog/how-we-prune-rag-context在處理大規模技術文件與複雜知識庫時，RAG（檢索增強生成）系統常面臨「檢索過多無效資訊」導致成本高昂且幹擾模型判斷的問題。Kapa.ai 團隊通過在檢索器（Retriever）與生成器（Generator）之間加入一個輕量級的「篩選模型（Pruner）」，成功解決此挑戰。這個小型 LLM 能同時閱讀問題與所有檢索到的片段，按重要性分級篩選，在維持 96% 檢索召回率的同時，剔除 68% 的多餘上下文，將整體查詢成本降低了三分之一。+ 這是一個非常實用的工程實踐！很多人都在追求提高召回率，卻忽略了冗餘內容對生成模型帶來的隱形成本，以及過多資訊造成的注意力分散。+ 「相關性不是單一片段的屬性」這一點點出痛點了，很多時候片段之間存在邏輯依賴，單純看排序分數（Rerank sc#人工智慧 #檢索增強生成 (RAG) #LLM 優化 #成本控制