直接用开源的7B模型做RAG,效果总是差强人意,有什么优化技巧?
最近在这个方向上踩了不少坑,想听听大家的实际经验。
直接用开源的7B模型做RAG,效果总是差强人意,有什么优化技巧?
最近在这个方向上踩了不少坑,想听听大家的实际经验。
刚入门,这个对我帮助很大。
说实话7B做RAG确实容易翻车,我之前试过直接用Qwen2-7B搭检索生成,发现最核心的问题其实是模型对检索到的上下文理解不够深,经常抓错重点。后来我试了两个改动效果比较明显:一是把chunk切小一点,控制在200-300token,同时保留前后重叠,这样检索召回的内容会更聚焦;二是加一个rerank环节,用个轻量的cross-encoder把召回的top-10重排序一下,能筛掉很多噪音。另外提示词设计也很关键,别让模型自由发挥太多,明确告诉它“只基于给定段落回答,不要编造”,能大幅减少幻觉。不过即便这样,碰到需要多步推理的问题还是容易崩,我后来干脆把7B换成13B或者直接用API,省心很多。你有没有试过给检索结果加个简单的上下文压缩?就是把冗余内容先过滤一遍再喂给模型,我试过用个小模型做这一步,效果还挺稳的。