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简单的基于LLM的RAG程序，对问题的回答不符合逻辑，请问是哪里出了问题？

大家好，我是初学者，想从一个简单的RAG程序开始了解基于LLM的NLP。
我使用的程序中模型的配置如图所示：
image.png
程序的工作流程是让先读取一个简单的文档，然后对内容进行分析推理，如下图：
image.png
对其进行简单的问题，程序可以正确的回答：
image.png

但是对于稍微需要逻辑推理的问题则无法正确回答：
image.png
image.png
请问以上这种情况是哪方面的问题？LLM的问题？分词器设置问题？
谢谢。

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黄小贵2021 2024-12-31 18:47:24 57 分享 版权
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  • Undoom

    你遇到的情况可能是LLM的推理能力限制导致的，也有可能是分词器设置不够优化影响了模型的理解能力。建议检查模型的训练数据和分词器设置，必要时可以尝试调整参数或更换更擅长逻辑推理的模型试试。如果还是不理解的话，可以直接询问阿里云客服，或者提交工单给阿里云的技术顾问，回答不易，麻烦大佬给个采纳，谢谢。

    2025-02-10 21:21:26
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