检索增强生成系统

针对端到端检索增强生成架构提供专家指导，涵盖从数据摄取到检索与生成层，并根据您的用例和规模量身定制。

构建并解读RAG检索质量的评估框架，涵盖召回率、精确率、基于事实的准确性和答案相关性等指标，以系统性地提升系统准确性。

通过隔离检索、分块、嵌入和生成阶段的故障，系统性地诊断RAG系统为何返回错误、不相关或虚构的答案。

专门帮助调优向量数据库性能、索引算法和查询参数，以加速检索并降低RAG系统的基础设施成本。

为RAG流水线提供最佳文档分块、拆分和预处理策略建议，以最大化跨PDF、代码和表格等多种内容类型的检索准确性。

指导混合搜索的实施，结合密集向量检索与BM25等稀疏关键词方法，包括融合技术和权重策略，以提升RAG准确性。

设计稳健的管道，用于摄取、清理、更新和同步异构源数据（如PDF、维基和数据库），将其转化为可用于RAG的知识库。