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最佳RAG方案

2024-12-26 11:06  5

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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。
人工智能 自然语言处理 机器学习
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