Retrieving Correct Code for Agentic SDLCs Presents Three Major Problems

Improve Enterprise RAG Accuracy in Data 360

Trong môi trường doanh nghiệp, hệ thống Retrieval‑Augmented Generation (RAG) trên nền tảng Data 360 thường gặp khó khăn khi trả lời chính xác do cấu hình truy xuất không tối ưu. Bài viết chỉ ra rằng ba tham số cần điều chỉnh là kích thước chunk văn bản, số lượng đoạn truy xuất top‑k và ngưỡng điểm của mô hình reranker. Việc tối ưu ba cấu hình này giúp AI agent đưa ra câu trả lời chính xác hơn mà không cần viết mã tùy chỉnh hoặc huấn luyện lại mô hình. Kết quả cho thấy việc tinh chỉnh cấu hình truy xuất có thể nâng đáng kể chất lượng câu trả lời của AI agent trong môi trường doanh nghiệp.

Bài viết giúp bạn nâng cao độ chính xác của RAG trong Data 360 chỉ với ba thay đổi cấu hình mà không cần code tùy chỉnh hay huấn luyện mô hình.