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《向量数据库指南》——TruLens + Milvus Cloud构建RAG深入了解性能

深入了解性能

  • 索引类型

本例中，索引类型对查询速度、token 用量或评估没有明显影响。这可能是因为数据量较小的关系。索引类型对较大语料库可能更重要。

  • Embedding 模型

《向量数据库指南》——TruLens + Milvus Cloud构建RAG深入了解性能_第1张图片

text-embedding-ada-002 在准确性(0.72，平均 0.60)和答案相关度(0.82，平均0.62)上优于 MiniLM Embedding 模型。两者在上下文相关度上表现一致。这个结果可能是 OpenAI Embedding 更适合百科信息的缘故。

  • 相似度 top-K

top-k 的增加可以略微提高检索质量(通过上下文相关度测量)。检索的文本块越多，检索器获取高质量上下文的可能性越大。

top-K  的增加也改善了准确性(0.71，平均 0.62)和答案相关度(0.76，平均0.68)。检索更多上下文文本块可以为语言模型提供更多支持其结论的内容。但是更高的 top-K 意味着更高的 token 使用成本（每次调用平均需要额外使用 590 个 token）。

《向量数据库指南》——TruLens + Milvus Cloud构建RAG深入了解性能_第2张图片

  • 分块大

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