Die Fragerunde zur Wissensbasis ist keine Frage, neun von zehn Fällen ist es nicht, dass das Modell plötzlich dumm wird, sondern dass das Material schief vor dem Abruflink eingespeist wird. Die drei häufigsten Probleme sind zu zerfetzte oder unordentliche Schnitte, ungenaue Erinnerungsergebnisse sowie falsche Inhaltsreihenfolge und Grenzen im Kontext. Das Modell antwortet nur entsprechend dem Material, das du ihm gibst, daher ist die Antwort voreingenommen und nicht unbedingt eine Frage der Generationsschicht.
Mal sehen, ob das Würfeln die Semantik abschneidet
Viele Wissensdatenbanken kürzen Dokumente sofort auf eine feste Wortanzahl, daher ist es am einfachsten, Titel, Definitionen, Tabellenbeschreibungen und Schlussfolgerungen aufzuschlüsseln. Dadurch erhält das Modell einen "halben Absatz" und antwortet natürlich falsch. Wenn Sie auf Systemdokumente, Produktbeschreibungen, FAQs oder Vertragsmaterialien stoßen, sollte Priorität darauf gelegt werden, nach natürlichen Absätzen, Titelstufen und Q&A-Einheiten zu schneiden, was in der Regel stabiler ist als das bloße Schneiden nach Wortanzahl.
Mal sehen, ob der Rückruf "ähnlich verwandt" als "wirklich verwandt" betrachtet
- Wenn der Nutzer nach einer sehr spezifischen Bedingung, Version, Abteilung oder Einschränkung fragt, erscheint der Rückruf immer mit einem allgemeinen Einleitungsabsatz, der darauf hinweist, dass die Suchgranularität nicht granular genug ist.
- Wenn die ersten Rückrufe aus demselben weniger relevanten Dokument stammen, überlagert das Sortiersignal das eigentliche Geschäfts-Schlüsselwort.
- Wenn der Nutzer eindeutig nach Szenario A fragt, zieht das System immer das Material von Szenario B ab, das oft dem Einbetten ähnelt, aber die Geschäftsgrenze wird nicht gefiltert.
Passen Sie jetzt nicht nur das Modell an, sondern fügen Sie zuerst Metadatenfilterung hinzu, Stichwort-Neuordnung oder bringen Sie zumindest Dokumenttyp, Zeit, Produktlinie und andere Bedingungen in die Suche.
Schau dir schließlich den Kontext an, um zu sehen, ob es "geschrieben, aber nicht richtig geschrieben" ist.
Einige Systeme quetschen Abruffragmente in Prompts, die offenbar viel Material enthalten, aber tatsächlich ist es für das Modell schwierig zu bestimmen, welches Segment der Hauptbeleg ist. Ein stabilerer Ansatz ist, den relevantesten Ausschnitt zuerst zu setzen, Titel und Quelle zu behalten und dem Modell dann klar mitzuteilen: "Du kannst nur auf Grundlage des Folgenden antworten; Wenn du es nicht findest, sag es einfach." Wenn der Kontext die alten und neuen Versionen, Erklärungssegmente und Werbesegmente gleichzeitig mischt, wird das Modell schwanken, egal wie stark es ist.
Eine einfache Reihenfolge der Fehlersuche ist: Zuerst den Schnitt überprüfen, dann den Rückruf betrachten, dann das Schneiden betrachten und schließlich das Modell selbst anzweifeln. Die meisten Wissensdatenbanken beantworten Fragen, die nicht gestellt werden, und wenn die ersten drei Schritte korrekt sind, kehrt die Genauigkeit deutlich zurück.
