RAG4ITOps:一个可监督的可微调全面RAG框架,用于IT运营和维护
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对IT运营和维护中对问答系统的高效需求,提出了一个基于检索增强生成(RAG)的框架RAG4ITOps。通过改进模型微调和数据向量化,该框架能够有效处理企业专有语料库,实验结果表明我们的方法在两类问答任务上优于现有方案,对实际企业应用具有重要潜力。
本文研究了领域特定模型的微调和推理机制对大型语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)问答系统性能的影响。结果显示,微调的嵌入模型与LLM结合RAG能显著提高准确性,尤其是嵌入模型的作用更大。推理迭代进一步提升性能,使系统接近专家水平。文章还提出了技术设计建议,并计划为AI团队提供具体指南。