-
减少检索增强生成（RAG）语义缓存中的误报：以银行业为例
文章深入探讨了在检索增强生成（RAG）系统中，如何有效减少语义缓存中的假阳性（误报）问题，并以银行业 FAQ 系统为例进行了详细的实验和分析。作者指出，在初期尝试中，即使采用先进的双编码器模型和默认相似度阈值，系统仍面临高达 99%的假阳性率，导致给出错误但自信的答案。通过四阶段的系统性旅程，文章证明了缓存设计而非模型优化是解决假阳性问题的核心杠杆。关键发现包括：1. 简单调整相似度阈值效果有限；…- 0
- 0
误报减少
-
✈优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×