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QCon伦敦2025：通过智能数据检索实现AI精度
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Adi Polak在QCOn London 2025的演讲中强调了生成AI中数据检索精度的重要性。她指出现有的检索增强生成(RAG)系统存在局限，提出了agenticRAG作为解决方案。通过将复杂任务分解为小任务，agenticRAG显著提高了检索精度。Polak建议结合RAG、领域特定微调和反馈循环，以优化AI在生产环境中的应用。
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关键要点
- Adi Polak在QCOn London 2025的演讲中强调了生成AI中数据检索精度的重要性。
- 她指出现有的检索增强生成(RAG)系统存在局限，提出了agenticRAG作为解决方案。
- agenticRAG通过将复杂任务分解为小任务，显著提高了检索精度。
- Polak建议结合RAG、领域特定微调和反馈循环，以优化AI在生产环境中的应用。
- 她提到传统机器学习的精度有明确的指标，但生成AI任务的精度测量仍然复杂。
- Polak讨论了RAG的过程及其面临的挑战，如检索过时信息和处理模糊查询。
- agenticRAG通过智能代理分解任务来增强精度，使用反馈循环来优化过程。
- 她提供了可操作的建议，包括整合RAG、探索领域特定微调和采用agentic RAG系统。
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