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聊天机器人性能革新:探索三大 RAG 性能提升策略 [译]

在我们深入 RAG 聊天机器人系列的最后几章之前,许多逐步构建聊天机器人的读者可能遇到了一些疑问。比如,在不追求快速反应、而更看重准确回答的情况下,比如医疗类聊天机器人,我们应该如何做?今天,我们要介绍三种不同的技术,它们专注于在特定技能上提升聊天机器器人的整体性能。重要的是,本节我们将不采用任何开源库或工具。这一选择是刻意为之,主要是为了关注性能优化这一核心议题。尽管这些技术对于聊天机器人的功能来说是可选的,但它们对于对性能有特别要求的用户和企业而言却非常关键。在本次讨论中,我会通过代码片段来详细说明每种技术。所有这些代码片段都可以轻松地融入之前文章中的代码,使得实施过程变得无比简单。如果您觉得这些示例对您的机器人项目有帮助,请随意使用。以一个为最终用户提供棋盘游戏信息的聊天机器人为例,我们来具体看看这些技术是如何应用的。

在本文中,作者介绍了三种提升聊天机器人性能的技术。首先,作者介绍了智能体的概念,它可以根据任务选择最适合的工具。然后,作者讨论了降低成本的方法,包括使用SentenceEmbeddingOptimizer类来减少输入提示的成本,并控制模型响应的长度来间接影响输出成本。最后,作者介绍了重排技术,通过引入额外的特性或优化初步排名来提高回应的质量。作者提供了代码示例供读者参考。

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