本文深入解析RAG（检索增强生成）效果调优，强调上下文质量对大模型回答的关键作用。文章指出，上下文召回率和准确率是调优的关键指标，分别对应知识库、embedding模型、query改写和rerank重排序模型等优化方向。若答案准确率低，则需关注prompt、生成参数和大模型能力本身。通过系统性的测评和针对性优化，可以有效提升RAG系统的整体表现。
一、标准答案参考
答：在实际的RAG应用中，不能盲目地进行调优，需要根据RAG系统的各项测评得分来进行优化：如果上下文召回率得分低，先从知识库、embedding模型、query改写等部分开始优化；如果上下文准确率得分低，重点看是否存在噪音信息，通常要加rerank重排序模型； 如果答案准确率得分低，而前两项得分还不错时，那就需要去优化prompt、生成参数和大模型了。排查思路参考下图：
二、RAG效果调优详细解析
RAG的回答质量，在根本上依赖于提供给大模型的上下文，大模型不是凭空知道答案，大模型是在读给它的上下文，然后生成回答，所以上下文质量，几乎直接决定了系统上限。这里有两个很容易混在一起的问题：
一个是没有把关键知识找出来；另一个是找出来了一些东西，但无关内容太多，真正有用的信息被埋了，也就是噪音太多。
上下文噪音很多其实很常见，很多人会本能地觉得，资料给得越多越保险，反正让模型自己判断就行。但是当上下文里掺进大量无关内容时，大模型的注意力会被分散，关键内容更容易被忽略，这就是RAG里常说的Lost in the Middle。
在实际应用中，我们应该根据测评指标进行效果调优，流程见下图：
1、先看上下文召回率（context recall）得分
这个指标属于检索阶段，核心问题是：该找回来的知识，到底有没有找回来。如果得分偏低，通常建议优先查看检索链路是否存在问题，可以先从以下三个方向排查：
- 检查知识库本身
知识库如果缺内容，那后面的检索、重排、大模型生成都无从谈起。最直接的办法，就是把测试样本和知识库做一轮对照，看看每条样本是否真的有可支撑的知识来源，这个过程可以借助大模型辅助完成。
- 检查embedding模型
如果知识库存在相关知识，但相关内容就是召不回来，问题可能出在embedding能力不够，一般来说可以换更好的embedding模型，如果有领域内的专业知识，那就需要对embedding模型进行微调，这部分就是属于算法同学的工作了，一般来说不涉及开发。
- 检查query（查询）本身
其实真实的用户提问，往往并不标准，很多输入是碎片化的，不能假设用户会替系统把问题整理好。在实际应用中，需要结合常见问题设计prompt，先让模型把原始问题改写成更适合检索的形式，再送进 RAG 流程。
2、再看上下文准确率（context precision）得分
这部分还是属于检索阶段，但关注点和context recall（上下文召回率）不一样，precision是在评价“找回来的内容是不是足够相关，而且排在前面”。
准确率得分低一般来说是噪音太多，或者相关片段排名不够靠前。从结果上看，大模型虽然拿到了候选信息，但最有用的内容没有放在前面，回答就也就会变得不稳定。
这种情况下，一般来说需要加一个rerank重排序模型，就是在初步召回之后，再做一轮“谁更相关”的排序，把真正关键的内容放在前面。
3、看答案准确率（answer correctness）得分
这个指标看的是最终答案质量，如果得分偏低，同时context recall和context precision又都还不错，那就需要检查生成阶段，一般可以从以下几个内容开始检查：
- 检查prompt
例如检查大模型的prompt，到底有没有被明确要求“只基于上下文回答”、“信息不足时直接说不知道”、“不要自行补全缺失事实”。
- 检查大模型生成参数
比如temperature过高，回答就更容易发散，需要稳定性的时候，一般需要调整小一些。
- 检查大模型能力本身
有些任务对推理、约束遵循、长上下文理解要求更高，如果大模型能力弱了，就算检索做得再好，最后也可能掉链子。
- 微调大模型
微调可以作为选项提一下，因为成本很高、边界条件等一般不建议写成通用解法，而且也不是开发的工作。
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- 大模型 AI 能干什么？
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- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
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- 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
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- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
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- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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- Transformer结构简介
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
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使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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内容安全
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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