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面向实际应用的工程 RAG 系统：设计、开发和评估

Created by
  • Haebom

作者

Md Toufique Hasan、Muhammad Waseem、Kai-Kristian Kemell、Ayman Asad Khan、Mika Saari、Pekka Abrahamsson

大纲

本文介绍了五款基于实际用例开发的面向特定领域的检索增强生成 (RAG) 应用程序，这些用例涵盖五个实际领域：治理、网络安全、农业、工业研究和医疗诊断。每个系统都集成了多语言 OCR、基于向量嵌入的语义检索以及特定领域的 LLM，并且可以本地部署或通过云 API 部署，以满足多样化的用户需求。一项有 100 名参与者参与的网络评估从六个维度对这些系统进行了评估：可用性、相关性、透明度、响应能力、准确性和可推荐性。基于开发经验和用户反馈，我们记录了 12 条关键经验教训，重点介绍了影响 RAG 系统实际应用的技术、操作和道德挑战。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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深入了解 RAG 系统在各个现实领域的实际实施和部署。
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提出一种通过用户参与根据实际用例评估 RAG 系统的方法。
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介绍了在开发和部署 RAG 系统过程中出现的技术、操作和道德挑战的 12 个关键经验教训。
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介绍构建 RAG 系统的技术要素，包括多语言 OCR、矢量嵌入和领域自适应 LLM。
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Limitations：
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参与评价的用户数量（100）可能相对较少。
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对上述五个领域之外的领域的普遍性有限。
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这 12 节课可能针对特定的系统和环境。
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需要对长期系统性能和稳定性进行进一步研究。
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