dfdge

第一次,站长亲自招 Gopher 了>>>

基于RAG架构的DeepSeek大模型本地知识库构建实战 获课♥》itazs.fun/15872/ DeepSeek大模型+RAG语义理解能力实测 一、测试背景与目标 随着大模型技术的不断发展,单纯依赖模型自身知识库进行问答的方式在面对专业领域、实时信息或特定企业内部数据时存在局限性。检索增强生成(RAG)技术通过将外部知识库与大模型结合,能有效提升模型在特定场景下的语义理解和回答准确性。本次测试旨在评估DeepSeek大模型结合RAG技术后的语义理解能力,重点考察其在处理专业领域问题、应对实时信息变化以及利用特定数据源回答问题时的表现。 二、测试环境与数据准备 测试环境 硬件配置:配备高性能GPU的服务器,确保DeepSeek大模型能够高效运行。 软件环境:安装DeepSeek大模型的相关运行库和框架,以及用于实现RAG技术的检索工具和数据处理模块。 数据准备 外部知识库:收集与测试领域相关的专业文档、学术论文、新闻资讯等,构建外部知识库。例如,在医疗领域,收集医学教材、临床研究报告、最新的医疗新闻等。 问题集:设计一系列涵盖不同难度和类型的问题,包括事实性问题(如"某种疾病的常见症状是什么?")、分析性问题(如"根据最新的研究,某种治疗方法的效果如何评估?")和创造性问题(如"如何结合新技术改进现有的医疗诊断流程?")。 三、测试方法与指标 测试方法 无RAG对比测试:首先让DeepSeek大模型在不使用RAG技术的情况下,直接回答问题集中的问题,记录其回答结果。 RAG增强测试:将RAG技术集成到DeepSeek大模型中,在回答问题时,先从外部知识库中检索相关信息,然后将检索结果与问题一起输入到大模型中,生成回答,并记录回答结果。 测试指标 回答准确性:通过人工评估和与标准答案对比,计算回答正确的比例。 语义相关性:评估回答与问题的语义相关程度,采用专家打分的方式,分为高度相关、中度相关和低度相关。 信息完整性:检查回答是否涵盖了问题的关键信息,是否提供了足够的细节。 实时性:对于涉及实时信息的问题,评估回答是否反映了最新的情况。 四、测试结果与分析 回答准确性 无RAG情况:在处理一些通用知识问题时,DeepSeek大模型表现较好,回答准确率较高。但在面对专业领域或特定数据源相关的问题时,准确率明显下降。例如,在医疗领域的问题中,准确率仅为60%左右。 RAG增强情况:结合RAG技术后,回答准确性得到了显著提升。在相同的问题集中,准确率提高到了85%以上。这是因为RAG技术能够从外部知识库中获取相关的专业知识,为大模型提供更准确的信息支持。 语义相关性 无RAG情况:部分回答虽然与问题有一定的关联,但语义相关性不强,存在答非所问的情况。例如,对于一些需要结合具体数据或案例分析的问题,模型可能只是给出了一些通用的观点。 RAG增强情况:语义相关性得到了明显改善。大部分回答都能紧密围绕问题展开,与问题高度相关。专家打分结果显示,高度相关的回答比例从无RAG时的40%提高到了75%以上。 信息完整性 无RAG情况:在一些复杂问题的回答中,信息不够完整,缺乏必要的细节和依据。例如,对于分析性问题,可能只是给出了一个简单的结论,而没有说明推理过程和依据。 RAG增强情况:信息完整性得到了有效提升。RAG技术检索到的相关信息能够为大模型提供更多的背景知识和依据,使回答更加详细和全面。 实时性 无RAG情况:对于涉及实时信息的问题,DeepSeek大模型由于无法获取最新的数据,回答往往不能反映实际情况。例如,在金融领域,对于最新的市场动态和政策变化,模型的回答可能已经过时。 RAG增强情况:通过定期更新外部知识库,RAG技术能够确保大模型获取到最新的信息。在测试中,对于实时信息相关的问题,回答的实时性得到了很好的保障。 五、案例分析 医疗领域案例 问题:"最新的肺癌靶向治疗药物有哪些,其疗效如何?" 无RAG回答:"肺癌靶向治疗药物有很多种,具体的疗效因药物和患者情况而异。"回答过于笼统,没有提供具体的药物名称和疗效信息。 RAG增强回答:"根据最新的医学研究,目前临床上常用的肺癌靶向治疗药物包括奥希替尼、阿美替尼等。奥希替尼在治疗EGFR突变阳性的非小细胞肺癌患者中,中位无进展生存期可达到18.9个月,客观缓解率为80%左右。阿美替尼在相关临床试验中也表现出良好的疗效,其客观缓解率约为68.9%。"回答详细列出了药物名称,并提供了具体的疗效数据。 金融领域案例 问题:"近期央行货币政策调整对股市有何影响?" 无RAG回答:"央行货币政策调整会对股市产生一定的影响,但具体影响难以准确预测。"回答缺乏针对性和具体分析。 RAG增强回答:"近期央行下调了存款准备金率,这一货币政策调整增加了市场的流动性。从历史数据和市场反应来看,流动性增加通常会推动股市上涨。例如,在过去几次央行降准后,股市都出现了不同程度的反弹。此外,降准也有助于降低企业的融资成本,提升企业的盈利能力,对股市的长期发展也有积极影响。"回答结合了最新的货币政策调整信息,并进行了具体的分析和预测。 六、结论与建议 结论 DeepSeek大模型结合RAG技术后,语义理解能力得到了显著提升。在回答准确性、语义相关性、信息完整性和实时性等方面都表现出明显的优势。 RAG技术能够有效弥补大模型在专业领域知识和实时信息获取方面的不足,为大模型提供更准确、更全面的信息支持。 建议 优化外部知识库:定期更新和优化外部知识库,确保其包含最新、最全面的信息。同时,对知识库进行合理的分类和标注,提高检索效率。 改进检索算法:不断优化RAG技术中的检索算法,提高检索结果的准确性和相关性。可以采用更先进的自然语言处理技术和机器学习算法,对问题和文档进行更深入的语义分析。 加强模型训练:结合RAG技术生成的数据,对DeepSeek大模型进行进一步的训练和微调,提高其对检索信息的利用能力和回答质量。

有疑问加站长微信联系(非本文作者)

244 次点击

信息 测试 货币政策 知识库

• 编辑
• 预览