RAG evaluation

针对问题生成RAG系统的回答

为了让我们的系统可以更加方便的根据数据集中的问题获取到回答和参考资料,我们可以单独写一个方法,简化一下chat方法的逻辑,比如取消卡片,返回内容也需要调整,比如过滤一些进度数据,返回值也要做格式化等等。 于是,我们单独提供一个Dat…

TL;DR

为了让我们的系统可以更加方便的根据数据集中的问题获取到回答和参考资料,我们可以单独写一个方法,简化一下chat方法的逻辑,比如取消卡片,返回内容也需要调整,比如过滤一些进度数据,返回值也要做格式化等等。 于是,我们单独提供一个Dat…

为了让我们的系统可以更加方便的根据数据集中的问题获取到回答和参考资料,我们可以单独写一个方法,简化一下chat方法的逻辑,比如取消卡片,返回内容也需要调整,比如过滤一些进度数据,返回值也要做格式化等等。 于是,我们单独提供一个DatasetController

/**


@RestController
@RequestMapping
@Slf4j
public


        intentRecognitionService


        log


        chatApplicationService


                        answerBuilder


        log
                conversationId


        result
        result
        result


}

这个方法的请求方法是: http://localhost:8009/dataset/generate?question=汽车如何启动? 得到的结果是:

{


}
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LLMentor系统化学习大模型应用工程

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