企业官网建设流程全解析

网站优化销售话术,中国怎么样做跨境网站,用html能做企业网站吗,天鸿建设集团有限公司 网站在 RAG、向量检索、Agent 这类 AI 技术场景中#xff0c;置信度#xff08;Confidence Score#xff09;是衡量检索结果与用户问题的匹配程度#xff0c;或模型决策可靠性的量化指标#xff0c;取值范围通常是 [0,1] 或 [0,100]#xff08;百分比#xff09;。简单说置信度Confidence Score是衡量检索结果与用户问题的匹配程度或模型决策可靠性的量化指标取值范围通常是[0,1]或[0,100]百分比。简单说置信度越高代表 “检索到的内容和问题越相关” 或 “模型给出的答案越靠谱”置信度越低代表匹配度差、结果可能无效。一、 置信度在 RAG 中的核心应用场景1. 向量检索阶段的置信度最常用当你用用户问题的向量在 Milvus/Chroma 等向量库中做相似度检索时向量数据库会计算问题向量与库中数据向量的距离并将距离转化为置信度常用距离指标余弦相似度Cosine Similarity、欧氏距离L2 Distance、点积Dot Product。转化逻辑余弦相似度的取值范围是[-1,1]越接近1代表向量越相似 → 置信度越高欧氏距离的数值越小代表向量越接近 → 置信度越高需做归一化转换为[0,1]。举个例子用户问题是Spark 宽依赖和窄依赖的区别向量库返回 3 个结果检索结果余弦相似度置信度归一化后结论Spark 依赖关系文档片段0.920.92高度相关Spark 部署步骤文档片段0.450.45弱相关Hadoop 架构文档片段0.180.18几乎不相关2. Agent 决策阶段的置信度在 RAGAgent 架构中Agent 会根据检索结果的置信度判断是否需要补充检索或直接生成答案高置信度如 ≥0.7直接用检索结果生成答案无需额外操作中置信度如 0.4~0.7补充检索比如调整检索词、扩大检索范围再整合结果低置信度如 ≤0.4告知用户 “暂无足够相关信息回答该问题”避免大模型编造内容幻觉。二、 置信度的实用价值过滤噪音结果设置置信度阈值如0.6只保留阈值以上的检索结果避免无关信息干扰大模型生成答案优化 Agent 逻辑让 Agent 具备 “判断能力”不再盲目使用检索结果提升 RAG 可靠性降低因低相关数据导致的答案错误率减少幻觉。三、 实操在 Milvus 中获取并使用置信度在 Milvus 检索时可以直接返回每个结果的相似度即置信度示例代码片段from pymilvus import Collection # 假设已创建并加载 tech_docs 表 collection Collection(tech_docs) collection.load() # 1. 把用户问题转为向量这里用 embeddings 模型生成 query_vector embeddings.embed_query(Spark 宽依赖和窄依赖的区别) # 2. 检索并获取置信度相似度 search_params { metric_type: COSINE, # 用余弦相似度计算 params: {nprobe: 10} } # output_fields 指定返回 content 和 source_distance 是 Milvus 自动返回的相似度 results collection.search( data[query_vector], anns_fieldembedding, paramsearch_params, limit2, output_fields[content, source], exprNone ) # 3. 解析结果和置信度 for hit in results[0]: print(f内容{hit.entity.get(content)}) print(f来源{hit.entity.get(source)}) print(f置信度余弦相似度{1 - hit.distance}) # 余弦距离转相似度 print(---)关键注意点置信度的阈值不是固定的需要根据你的数据类型和业务场景调整比如技术文档的阈值可以设为 0.6通用文档设为 0.5不同向量数据库的置信度计算方式略有差异需结合具体数据库的 metric 配置。