在實際應用中，檢索增強生成 (RAG) 系統經常需要處理包含大量領域特定縮寫的技術檔案。這些縮寫在單獨檢視文字片段時可能難以理解，影響模型的準確性。為解決此問題，可以建立預先定義的縮寫字典，將文字塊中的縮寫展開為其完整對應術語，同時保留原始縮寫。如此一來，無論使用者輸入的查詢是縮寫或全稱，系統都能夠正確理解並提供準確的結果。
2.2 由玄貓增強資料品質
這確保我們的嵌入模型和 LLM 清楚地理解文字片段背後的含義。
解決方案
文字塊是larger文字的一部分，當單獨檢視時可能難以理解。
圖 2-5：RAG 系統面臨的挑戰
圖 2-5 顯示了 RAG 系統可能面臨的挑戰。
挑戰 1：您的檔案包含許多領域特定的縮寫，使得當只檢視文字的一部分時難以理解。例如，在圖 2-5 的第一列中，“購買訂單”被縮寫為“PO”在供應鏈檔案中。然而，根據上下文，這個縮寫也可能代表“產品負責人”或“郵局”。
挑戰 2：處理包含許多影像的檔案
這可能具有挑戰性，因為大多數基本的 RAG 系統僅處理文字。例如，一個教程可能參照一個“設定”按鈕，而不顯示其位置或外觀。
解決挑戰 1：處理包含許多領域特定縮寫的檔案
示例 2-4 演示瞭如何使用預定義的縮寫字典來替換文字塊中的縮寫。
# 示例 2-4：使用預定義的縮寫字典替換縮寫
abbreviation_dict = {
"LSTM": "Long Short-Term Memory",
"FFN": "Feed-Forward Network",
}
def replace_abbreviations(text):
for abbreviation, full_term in abbreviation_dict.items():
text = text.replace(abbreviation, f"{full_term} ({abbreviation})")
return text
text = "This is a blog post about transformer models, including LSTM and FFN."
text = replace_abbreviations(text)
print(text)
這個過程替換縮寫為其全稱，並在括號中新增縮寫，例如 LSTM 變為 Long Short-Term Memory (LSTM)。這確保我們的 RAG 系統可以理解使用者查詢，無論使用者是否使用縮寫或全稱。
從提升資料品質的角度來看，確保嵌入模型和大語言模型 (LLM) 正確理解文字片段的含義至關重要。本文探討了 RAG 系統在處理縮寫詞和影像豐富檔案時所面臨的挑戰。針對縮寫詞的問題，預定義縮寫詞字典的解決方案，透過將縮寫詞替換為完整表達形式並保留原始縮寫詞，有效提升了模型對文字片段的理解能力，確保了資訊的準確傳遞。然而，目前僅處理了文字資訊，對於影像資訊的整合仍是一大挑戰。未來發展趨勢將聚焦於多模態資訊的融合，例如結合影像辨識技術，讓 RAG 系統能更全面地理解檔案內容，進一步提升其在複雜場景下的應用價值。對於重視資料準確性的團隊而言，優先解決縮寫詞歧義問題，並逐步整合影像理解能力，將是提升 RAG 系統效能的關鍵策略。
