阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
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内容提要
阿里云PAI团队与大数据基础工程技术团队合作构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人。他们不断改进RAG模块，提高了线上效率。提供了详细的方案架构和步骤，指导开发人员构建大模型RAG对话系统。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。
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Q&A
阿里云PAI大模型RAG对话系统的主要功能是什么？
该系统主要用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。
RAG技术如何改善大语言模型的表现？
RAG技术通过结合大语言模型和信息检索系统，增强对用户查询的理解，提供更可靠的回复。
构建大模型RAG对话系统的步骤有哪些？
步骤包括准备向量检索库、在线部署对话模型推理服务和RAG服务。
如何选择向量检索库？
可以选择Faiss、Hologres、AnalyticDB PostgreSQL或ElasticSearch，具体选择取决于场景需求。
RAG对话系统支持哪些文档类型？
系统支持集成HTML和TEXT两类知识库文档类型。
如何提高检索结果的准确性？
可以结合向量检索与关键词检索的结果，并使用Re-Rank操作来提高检索结果的准确度。
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