在 LlamaIndex 中微调检索过程涉及优化数据组织、索引和查询方式，以提高准确性和效率。关键实践着重于数据准备、索引策略和查询配置。通过系统地解决这些领域的问题，开发者可以确保系统检索到最相关的信息，同时最大程度地减少计算开销。
首先，数据准备至关重要。确保您的文档根据用例进行适当分块——较小的块（例如 256 个 token）适用于精确答案，而较大的块（例如 512 个 token）保留更广泛查询的上下文。重叠的块（例如 10-20% 重叠）有助于避免边界信息丢失。添加元数据（例如日期、类别或源标识符）可以在检索时进行过滤。例如，为文章添加“published_year: 2023”标签可以优先显示近期内容。通过删除不相关的部分或冗余文本来清理数据，因为输入中的噪声直接影响检索质量。
接下来，索引策略取决于数据和查询的类型。选择正确的索引类型：VectorStoreIndex 适用于语义搜索，而 KeywordTableIndex 适用于关键词密集型任务。对于复杂场景，可以使用 ComposabilityGraph 组合索引（例如，向量和关键词搜索的混合）。优化嵌入模型——从通用模型（例如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）切换到特定领域模型（例如 sentence-transformers/all-mpnet-base-v2）可以提高相关性。根据测试调整参数，例如 chunk_size 和 similarity_top_k。例如，如果前几个结果始终相关，将 similarity_top_k 从 10 减小到 5 可能会加快检索速度而不牺牲准确性。
最后，查询配置确保系统有效解释请求。使用 RetrieverQueryEngine 等查询引擎来应用后处理步骤，例如使用 Cohere 的 reranker 或 BAAI 的 bge-reranker-large 等模型对结果进行重排序，以优先考虑更佳匹配。配置响应合成模式：refine 模式聚合多个块以提供详细答案，而 simple 模式对于简单查询更快。在查询中实现元数据过滤（例如，使用 MetadataFilters 排除过期文档）。持续评估性能，使用命中率（检索到正确文档的查询百分比）或平均倒数排名（MRR）等指标。例如，如果医疗应用在处理罕见病方面遇到困难，可以测试不同的块大小和重排序器来提高召回率。
通过迭代这些实践——周密地构建数据、选择合适的索引并完善查询逻辑——开发者可以构建一个兼顾速度、准确性和可扩展性的检索系统。