Van RAG tot productie: lessen die op schaal zijn geleerd
Het opsplitsen van strategie is belangrijker dan modelkeuze
De belangrijkste beslissing in een RAG-pijplijn is de manier waarop u uw brondocumenten opdeelt. Overlappende semantische brokken met behoud van metagegevens presteren consistent beter dan tokenvensters met een vaste grootte, vooral op heterogene corpora.
Hybride ophalen is beter dan puur zoeken naar vectoren
Door het zoeken naar trefwoorden in BM25 te combineren met het ophalen van vectoren en een cross-encoder reranker, ontstaat er een aanzienlijk betere herinnering dan welke enkele ophaalmethode dan ook. We zien tien tot twintig procent verbeteringen in de nauwkeurigheid van antwoorden met deze hybride aanpak bij elke implementatie.
Bewaken van de kwaliteit van het ophalen
In de productie neemt de kwaliteit van het ophalen af naarmate brondocumenten worden bijgewerkt. We voeren elke nacht geautomatiseerde evaluatiesuites uit die de ophaalresultaten vergelijken met samengestelde testsets en waarschuwen wanneer de terugroepactie onder aanvaardbare drempels daalt.
ActiveMotion Team
Gerelateerde artikelen
Wat AI-agenten betekenen voor moderne bedrijven
Een praktisch overzicht van AI-agenten, waar ze bedrijfswaarde creëren en wat nodig is om ze verantwoord in productie te nemen.
Betrouwbare AI-agents bouwen voor bedrijfsworkflows
Hoe u autonome agenten kunt ontwerpen die omgaan met de complexiteit in de echte wereld, kunnen herstellen van fouten en op schaal kunnen integreren met bestaande bedrijfssystemen.
Agentische AI versus traditionele automatisering: waarom het onderscheid ertoe doet
Inzicht in het spectrum van op regels gebaseerde automatisering tot copiloten en volledig autonome agenten, en waarom bedrijven AI nodig hebben die handelt in plaats van alleen maar suggereert.
Reacties
Nog geen reacties. Wees de eerste!