工具概覽
AdaptiveRAG 是一個檢索增強生成（RAG）應用，用於回答公司制度文件中的問題。與基礎的 RAG 系統不同，AdaptiveRAG 會在生成答案之前評估首次檢索的質量。如果沒有找到相關資訊，系統會自動改寫使用者的查詢並進行第二次檢索。如果仍然找不到所需資訊，系統會給出安全的兜底回覆，而不是放任 LLM 生成缺乏依據的資訊。該專案演示了檢索評估和自適應查詢處理如何提升 RAG 應用的可靠性。
系統使用基於 TF-IDF 的文件檢索和餘弦相似度打分來找出相關的文件片段。隨後用基於關鍵詞的相關性檢查，以及使用啟發式相似度閾值的檢索質量評估。如果第一次檢索沒有得到相關結果，系統會改寫查詢並進行第二次檢索。檢索到的上下文通過 LangChain 傳給 Groq 託管的 LLM 生成最終答案，並指示 LLM 只能根據檢索到的上下文作答。應用包含互動式 Streamlit 聊天介面，並顯示支撐文件和相似度分數。
定價
價格與限制可能變動，請以官網為準，並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。
應用場景
- 團隊用 AdaptiveRAG 回答公司制度文件中的問題。
- 團隊用 AdaptiveRAG 在生成答案之前評估檢索質量。
- 團隊用 AdaptiveRAG 在資訊不可得時給出安全的兜底回覆，避免缺乏依據的回答。
- 團隊用 AdaptiveRAG 檢查檢索到的文件片段中的關鍵詞相關性。
- 團隊用 AdaptiveRAG 生成僅以檢索到的上下文為依據的答案。
功能特色
根據反饋調整 RAG 流程
提供基於上下文的問答
著重減少回答中的幻覺
使用 LangChain 構建 RAG 流程
技術棧包含 Groq
採用 TF-IDF 技術
提供 Streamlit 介面
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