SimilarityPostprocessor elimină toate fragmentele regăsite care au un scor de similaritate cosinus mai mic decât pragul specificat (similarity_cutoff), împiedicând trimiterea de informații complet irelevante sau poluante către LLM.
from llama_index.core.postprocessor import SimilarityPostprocessor
query_engine = index.as_query_engine(
similarity_top_k=10,
node_postprocessors=[SimilarityPostprocessor(similarity_cutoff=0.80)]
)
# Dacă din 10 noduri doar 2 au scor >= 0.80, doar acelea 2 vor fi trimise modelului.Prevenire halucinații: Când utilizatorul pune o întrebare despre un subiect complet absent din documente, toate nodurile sunt eliminate.
Întrebări & Exemple practice:
SimilarityPostprocessor: Filtrarea Nodurilor sub un Prag Minim de ScorAi o întrebare despre SimilarityPostprocessor: Filtrarea Nodurilor sub un Prag Minim de Scor sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.