检索增强生成（RAG）结合知识图谱，提升生成AI的准确性和相关性。传统的语义相似性搜索方法存在局限性。新工具如Unstructured和Graph Retriever简化了知识图谱的构建与查询，支持动态检索和结构化元数据，从而增强文档检索的上下文相关性。

AI辅助的可用性测试在用户研究中展现潜力，但也面临挑战。尽管AI能生成深入问题，参与者可能因重复和不相关的问题而感到沮丧。因此，确保问题的上下文相关性对提高反馈质量至关重要。

本文介绍了评估检索增强生成（RAG）系统的准确性和质量的方法，包括检索精度、上下文相关性和响应准确性。常见问题有数据摄取不当、嵌入错误和检索过程未优化。推荐的评估框架包括Ragas、Quotient和Arize Phoenix。通过持续评估和调整，确保RAG系统适应变化并保持性能。

本文探讨了融合检索在RAG系统中的应用。融合检索通过整合多个信息流，提升检索的上下文相关性，从而改善LLM生成的响应。与传统RAG不同，融合检索在处理多个文档时采用重排序和聚合等复杂机制，以提高输出质量。重排序优化文档顺序，使最相关的信息更易提取。

本文通过一年级阅读理解练习案例研究，讨论了在RAG系统中检索和评估上下文相关性的挑战。介绍了文档分块技术和不同的数据块划分策略，并提到了Ragas、TruLens和DeepEval等评估框架。这些框架使用无参考指标评估上下文相关性，并介绍了相似度和距离测量以及搜索和排名指标等评估方法。总结了在RAG应用中选择合适的上下文切分策略、权衡块的大小和检索的上下文数量的重要性。