T-RAG：大语言模型实战经验与技术洞见

大型语言模型（LLM）展现出卓越的语言能力，促使各领域尝试将其集成到应用中。一个重要应用场景是企业私有文档的问答系统，其核心考量包括数据安全（需支持本地部署）、有限计算资源，以及构建能准确响应查询的鲁棒应用。

检索增强生成（RAG）已成为构建基于LLM应用的最主要框架。虽然构建基础RAG相对简单，但要使其成为可靠的应用，需要大量定制化工作和对应用领域的深入理解。本文分享了基于私有组织文档构建和部署LLM问答应用的经验。

该应用结合了RAG与微调的开源LLM。该系统称为Tree-RAG（T-RAG），使用树状结构表示组织内的实体层级关系。当用户查询涉及组织层级中的实体时，该系统会生成文本描述以增强上下文响应。评估结果（包括“大海捞针”测试）表明，该组合方案的表现优于简单RAG或纯微调实现。最后，分享了基于实际构建LLM应用的经验教训。

更新内容：新增了对T-RAG的“大海捞针”测试分析。