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Chatbot模式测试的结果对向量知识库进行优化。
在性能评估过程中,需要关注几个关键指标:
1.准确率:模型响应的正确性。
2.响应时间:从接收到查询到返回响应的时间。
3.用户满意度:基于用户反馈的满意度评分。
4.系统稳定性:系统在连续运行时的稳定性和可靠性。
通过以上三种途径的问答,可以看到,通过向量知识库和在线搜索与大语言模型本身相结合,
即RAG技术,均为大语言模型优化了生成回答的准确性,对大语言模型的专业领域知识做了补充和
改善。
基于以上的性能评估结果,可以采取以下步骤对向量知识库进行优化。
1.增强向量覆盖范围:对于准确率低的查询,分析模型回应错误的原因。
如果是由于知识库中
缺少相关信息,可以通过添加更多相关文档和数据来增强向量知识库的覆盖范围。
2.优化向量生成算法:重新训练向量生成模型,使用更大的数据集或更复杂的模型架构,以提
高向量的质量和表达能力。
3.调整检索算法:如果响应时间较长或返回的向量与查询关联度不高,考虑优化检索算法。
例
如,采用更快的检索算法或调整向量匹配逻辑。
4.用户反馈集成:建立一个机制,允许用户在使用过程中提供反馈。
这些反馈可以直接用于指
导向量知识库的更新和优化。
5.持续监控和测试:建立持续的性能监控和定期测试机制,确保向量知诀库的持续优化和模型
性能的稳定性。
5.4本章小结
向量知识库后,对向量知识库的效果进行检验,也对本项目进项完善,设计了一个chatbot模
式来对向量知识库进行优化,通过向chatbot提问,看基于电力LCA领域的专业大模型能否回答专
业问题。
通过chatbot实现了用户对文献的检索功能,最后是通过对模型回答问题的准确率,正确
率进行评估,从而实现将模型不断优化。
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