检索到相关信息后,重点将转向 RAG 系统的生成部分。最终输出的质量、准确性和实用性在很大程度上取决于大型语言模型(LLM)如何有效地运用所提供上下文。本章将引导您了解在生产环境中完善和控制 LLM 生成过程的方法。您将学到:微调 LLM,以适应 RAG 应用特有的生成任务。实施控制生成文本风格、语调和事实准确性的方法。应用策略,检测并减少 LLM 输出中的幻觉。发展适用于复杂生产场景的高级提示工程方法。通过蒸馏和量化提升 LLM 效率。整合防护措施和内容安全机制。建立在生产环境中评估生成内容质量的流程。通过微调一个较小的 LLM 来完成特定 RAG 任务,从而获得实践经验。通过处理这些方面,您将能够提升生成器的性能,确保其在您的 RAG 系统中生成可靠且高质量的回复。