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wordpress搭建站点,2345浏览器网页版登录,如何制作史莱姆 简单,dw和mysql做网站在RAG系统中#xff0c;提升知识库文档的 召回准确率#xff0c;对于提高整个系统的用户体验至关重要。 今天#xff0c;我就从文档 切割粒度、检索后排序、混合检索、RAG-Fusion 这几个方面#xff0c;详细介绍如何提升知识库文档的召回准确率#xff0c;希望对你有所帮…在RAG系统中提升知识库文档的 召回准确率对于提高整个系统的用户体验至关重要。今天我就从文档 切割粒度、检索后排序、混合检索、RAG-Fusion 这几个方面详细介绍如何提升知识库文档的召回准确率希望对你有所帮助。文档切割粒度在RAG系统中文档切割是将 大文档 分割成更小的 文本块以便更高效地进行向量表示 和检索。而 切割粒度 的大小直接影响检索的效率和召回率。文档如果切割粒度 太细可能导致上下文信息 丢失使得检索到的文本块无法准确反映原文的含义从而降低召回率。但如果切割粒度 太粗虽然保留了上下文信息但可能使得检索范围过大增加 噪声同样影响召回率。因此选择适中的切割粒度很重要。但具体如何切割也 没有标准答案需要具体情况具体分析。例如对于 技术文档 或 法律文件可以按段落或 章节进行切割对于新闻报道或博客文章可以按 句子 或 段落 进行切割。目前行业内还有一种做法就是 重叠式切割主要也是为了使上下文更完整感兴趣可以详细了解下。检索后排序通常情况下初始检索结果可能包含大量与查询相关但实际相关性不高的文档通过 重排序技术可以将相 关性更高 的文档排在 前面提高召回准确率。比如可以基于统计打分的重排序通过汇总多个来源的候选结果列表使用多路召回的加权得分或倒数排名融合算法来为所有结果重新算分。这种方法计算简单成本低效率高广泛用于对延迟较敏感的场景。另外可以基于深度学习的重排序利用 BAAI/bge-reranker-v2-m3 这类的模型更好地分析问题和文档之间的相关性。这种方法检索准确度更高但成本也更高适合对检索精度要求高的场景。混合检索单一 的检索方式可能无法全面捕捉用户查询的意图混合检索通过结合多种检索方式可以显著提高召回率。关键词匹配 召回简单直接能快速找到包含特定关键词的文档向量匹配 召回能更好地处理语义层面的匹配提高召回的全面性。而将 两者结合可以兼顾召回的速度和准确性。另外全文检索 能够捕捉文档中的 完整信息但计算成本较高向量检索计算效率高但可能丢失上下文信息。通过结合两种检索方式也可以充分利用各自的优势提高召回率。RAG-FusionRAG-Fusion可能大家了解的不多它是一种将 多查询召回 与 结果融合策略结合使用的优化方法通过多次查询和结果融合提高召回率和准确性。首先使用多个不同的查询来获取更全面的内容这些查询可以是基于原始查询的变体、同义词、近义词或语义相关的词汇生成当然我们可以利用 LLM 给我们生成即可也就是把用户原始的问题再用不同的几句话表达出来分别做查询。根据各次查询结果的重要性进行 加权排序确保最终展示给用户的结果是高度相关且全面的。课代表总结提升RAG系统中知识库文档的召回准确率需要从 多个方面入手。通过合理的文档切割粒度、检索后排序、混合检索和RAG-Fusion等策略可以显著提高召回率为用户提供更准确、更有价值的回答。在实际应用中还是得 根据具体场景和需求选择适合的策略进行优化哈。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】