下一步就是使用重新排序和过滤技术来提高相关性

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草垛
Haystack 是一个开源框架，专门用于构建用于生产的 RAG 系统。它提供了密集检索、文档分类和过滤以及自然语言生成的工具。

Haystack 在需要特定领域搜索、问答或文档摘要的应用程序中尤其强大。通过支持多个后端并与流行语言模型集成，Haystack 简化了 RAG 系统在现实场景中的部署。

开放人工智能API
OpenAI API站点允许开发人员将强大的语言模型（例如 GPT-4）集成到 RAG 工作流程中。尽管 OpenAI 模型并非特定于增强检索任务，但它可以与检索框架结合使用，根据检索到的信息生成响应，从而实现高级生成功能。

应用策略
要将先进技术集成到现有的 GAR 系统中，必须遵循结构化方法。

选择合适的框架
首先选择适合您的用例的框架或库。例如，如果您需要一个具有高弹性的高度可扩展的系统，像 LangChain 或 Haystack 这样的框架是理想的选择。

设置文档恢复
第一步是配置恢复组件，其中涉及对数据源建立索引并配置恢复方法。根据您的用例，您可以选择密集检索（使用向量嵌入）或混合搜索（结合稀疏和密集方法）。例如，可以使用LangChain或Haystack来创建恢复管道。

应用重新排序和过滤
一旦检索系统投入运。这可以使用 Haystack 的内置重新排序模块或根据您 阿富汗电话数据 的特定查询类型自定义重新排序模型来完成。

融入先进的生成技术
恢复后，它通过利用指令工程、上下文蒸馏和多步骤推理来优化生成过程。使用 LangChain，您可以链接检索和生成步骤来处理多步骤查询，或使用查询模板来调节模型以实现更准确的生成。

如果存在幻觉问题，请重点关注基于检索到的文档的生成，确保模型根据这些文档的内容生成结果。

测试和评估
定期测试对于微调 GAR 系统的性能至关重要。它使用准确性、相关性和用户满意度等评估指标来评估重新排名和上下文蒸馏等先进技术的有效性。进行 A/B 测试来比较不同的方法并根据反馈微调您的系统。

优化可扩展性
随着系统的增长，计算开销可能成为一个问题。为了管理这一点，请使用模型蒸馏或量化等优化技术，并确保恢复过程高效。使用 GPU 加速或并行化也有助于保持大规模性能。

监控和更新
GAR 系统必须不断发展以适应新的查询和数据。建立监控工具来实时跟踪系统性能，并不断更新模型和恢复率，以满足新的趋势和需求。

先进 GAR 技术的评估
在 GAR 系统中实施先进技术仅仅是一个开始。通过使用评估指标和 A/B 测试等测试方法，我们可以评估系统对用户查询的响应程度，并随着时间的推移对其进行完善。

精确
精度衡量系统检索并生成正确或相关响应的频率。对于问答系统，这可能涉及将生成的答案与真实数据进行直接比较。更高的精度表明系统能够准确地解释查询并提供准确的结果。