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通过Snowflake Cortex Search的Boosts和Decays增强您的RAG聊天机器人
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
2025年4月28日，Snowflake在Cortex Search中推出Boosts/Decays功能，允许根据数值元数据和时间戳灵活调整搜索评分，从而提升RAG应用的搜索结果相关性。本文展示了一个简单的RAG聊天机器人，利用Boosts/Decays改善搜索质量，并支持用户反馈和信息时效性。
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关键要点
- 2025年4月28日，Snowflake在Cortex Search中推出Boosts/Decays功能，提升RAG应用的搜索结果相关性。
- Boosts/Decays功能允许根据数值元数据和时间戳灵活调整搜索评分。
- Boosts功能通过数值列（如点赞数）提高搜索评分，Decays功能根据时间戳调整评分，优先考虑最近的数据。
- 用户反馈可以影响搜索排名，形成持续改进的循环。
- Boosts/Decays的应用场景包括内部知识库、客户支持FAQ、内容推荐和文档管理。
- 实现反馈循环可以降低集成外部服务的复杂性和成本，加速持续改进周期。
- 示例应用程序使用Streamlit在Snowflake中构建，展示了Boosts/Decays的功能。
- 应用程序支持文件上传、文档分块、搜索服务创建和反馈机制。
- 用户可以通过点赞按钮提高文档的点赞数，影响未来的搜索结果。
- Boosts & Decays是提升RAG应用搜索质量的有效方法，结合用户反馈和时间信息可以持续改善搜索结果。
❓
延伸问答
Boosts和Decays功能的主要作用是什么？
Boosts和Decays功能允许根据数值元数据和时间戳灵活调整搜索评分，从而提升RAG应用的搜索结果相关性。
如何通过用户反馈改善搜索结果？
用户可以通过点赞按钮提高文档的点赞数，这会影响未来的搜索结果，形成持续改进的循环。
Boosts和Decays在RAG应用中的应用场景有哪些？
应用场景包括内部知识库、客户支持FAQ、内容推荐和文档管理。
Boosts和Decays如何影响信息的新鲜度？
Decays功能根据时间戳调整评分，优先考虑最近的数据，从而减少过时信息的影响。
如何在Snowflake中实现Boosts和Decays功能？
通过配置JSON评分参数，设置数值提升和时间衰减的列及权重来实现Boosts和Decays功能。
使用Boosts和Decays的RAG聊天机器人有什么优势？
使用Boosts和Decays的RAG聊天机器人可以提高搜索质量，结合用户反馈和时间信息，持续改善搜索结果。
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