最佳RAG方案
2024-12-26 11:06 160
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# 最佳RAG方案
## 摘要
### 检索增强生成（RAG）：在整合最新信息、减轻幻觉及提升响应质量方面表现出色。
### 挑战：复杂实施和较长的响应时间问题。
### 研究目标：探讨现有RAG方法及其潜在组合，确定最佳实践。
## RAG工作流
### 查询分类
#### 目的：确定是否需要检索。
#### 方法：基于查询内容决定是否进行检索。
#### 影响：提高准确性，减少延迟。
### 片段划分
#### 重要性：提高检索精度，避免大型语言模型中的长度问题。
#### 技术：语义级、句级片段划分。
#### 实验：评估不同片段大小的影响。
### 嵌入模型选择
#### 关键：有效的查询语义匹配和片段块。
#### 比较：LLM-Embedder与BAAI/bge-large-en。
### 元数据添加
#### 增强：通过元数据改进检索，提供更多后处理方式。
### 向量数据库
#### 功能：存储嵌入向量及其元数据，实现高效文件检索。
#### 评估：Milvus表现最佳。
### 检索方法
#### 策略：使用监督方法显著优于非监督方法。
#### 推荐：HyDE为默认检索方法。
### 重排序方法
#### 优化：增强检索文档的相关性。
#### 方法：DLM重新排序和TILDE重新排序。
### 文档重新包装
#### 影响：后续模块性能。
#### 方法：前向、反向和边缘。
### 摘要
#### 任务：抽取式或生成式。
#### 推荐：Recomp工具。
### 生成器的微调
#### 背景组成：相关和随机文档混合训练。
#### 结果：增强生成器对不相关信息的鲁棒性。
## 寻找最佳RAG实践
### 步骤：逐步优化各个模块。
### 评估：在多种NLP任务和数据集上进行。
## 结论
### 贡献：识别并推荐了每个模块的最佳实践。
### 未来方向：探索同时训练检索器和生成器的可能性，扩展到更多模态。
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