В RAG (RetrivalAugmented Generation) векторный поиск модели внедрения может помочь улучшить эффект генерации текста, но для этого все еще требуется

переранжируйте модель для дальнейшей оптимизации результатов поиска и улучшения качества генерации. Преимущество этой двухэтапной комбинации моделей поиска и переранжирования состоит в том, что обе модели могут быть полностью использованы.

Преимущества предоставления более точных и релевантных результатов. В этой статье кратко проанализировано, что такое двухэтапный поиск и почему изменение ранжирования так важно, а также его сравнение с традиционным полнотекстовым поиском ES.

По сравнению с тем, почему у него есть преимущество.

Что такое двухэтапный поиск?

Двухэтапный поиск состоит из этапа поиска и этапа уточнения. Этот метод хорошо сочетает производительность и скорость поиска, поэтому он широко применяется в процессе RAG.

На этапе поиска обычно используется векторный метод интенсивного поиска для поиска фрагментов, семантически схожих с вопросом пользователя, путем извлечения семантических векторов вопросов пользователя и корпуса базы знаний.

При извлечении семантических векторов обычно используется структура двойного кодировщика для обработки огромного массива базы знаний в автономном режиме с целью извлечения вопросов пользователя в режиме реального времени.

Семантические векторы вопросов и использование векторных баз данных для семантического поиска. В этом процессе извлечение семантического вектора корпуса базы знаний выполняется статически и в автономном режиме, а модель извлекается.

Между вопросами пользователя и смысловыми векторами корпуса базы знаний отсутствует информационное взаимодействие. Преимуществом этого метода является высокая эффективность, но он также ограничивает верхний предел производительности семантического поиска.

Для решения проблемы информационного взаимодействия на этапе доработки принимается структура кросс-кодировщика. Изменение порядка моделей позволяет пользователям задавать вопросы и создавать базы знаний.

Информационное взаимодействие между корпусами, тем самым выявляя более точные семантические связи, верхний предел производительности алгоритма очень высок. Однако недостатком этого подхода является то, что он требует оперативного (онлайн)

Получение семантической связи между вопросами пользователя и корпусом базы знаний неэффективно и не позволяет обрабатывать весь корпус базы знаний в реальном времени.

Таким образом, сочетая преимущества поиска и мелкозернистости, двухэтапный поиск может быстро извлечь фрагменты текста, связанные с вопросом пользователя, и поместить правильные релевантные фрагменты вперед, насколько это возможно.

столбцы при фильтрации клипов низкого качества. Этот метод позволяет хорошо оценить эффект и эффективность поиска и имеет огромную прикладную ценность.

Если говорить проще: первый этап реализует отзыв документов через модель внедрения, а второй этап реализует семантику вопросов пользователей и сортировку отозванных документов.

Зачем нам нужна модель реранга?

Повышение точности. Хотя модель внедрения может извлекать похожие фрагменты текста путем расчета сходства векторов, это может оказаться невозможным из-за сложности и неоднозначности семантики.

Есть некоторые избыточные или нерелевантные результаты. Модель переранжирования может дополнительно уточнять и оптимизировать результаты на этой основе, повышая точность и релевантность сгенерированного текста.

Семантическое сопоставление: модель переранжирования может выполнять сопоставление текста на основе более обширной семантической информации, такой как синтаксическая структура, семантическая ассоциация и контекстная информация, для лучшего понимания.

смысл текста и выбрать наиболее релевантный контент для генерации.

Персонализированная настройка: модель переоценки можно персонализировать в соответствии с предпочтениями и потребностями пользователя, что еще больше повышает адаптируемость полученных результатов и удовлетворенность пользователей, что полезно для

Это особенно важно для приложений в конкретных областях или сценариях.

Преимущества двухэтапных моделей поиска и переранжирования

Повышение точности: векторный поиск модели внедрения позволяет быстро отфильтровать похожие тексты, а модель переранжирования еще больше повышает точность поиска и генерации на этой основе.

свойства, что приводит к более качественному результату.

Экономия вычислительных ресурсов. Модель переранжирования работает с меньшим набором текста, отфильтрованным с помощью модели внедрения, что сокращает объем вычислений и повышает эффективность и производительность.

Гибкость: двухэтапный подход позволяет гибко обрабатывать различные типы запросов и запросов, позволяя при этом выбирать и корректировать различные модели переранжирования в соответствии с конкретными задачами и т. д.

Масштабируемый.

Сравнение с технологией elasticsearch

Ограничения эластичного поиска. По сравнению с традиционными инструментами поиска текста, такими как эластичный поиск, метод сопоставления ключевых слов может иметь семантический дрейф и недостаточную точность.

проблема. В некоторых сложных задачах традиционная технология поиска не может полностью удовлетворить потребности.

В сочетании с преимуществами RAG: по сравнению с эластичным поиском, двухэтапный поиск RAG уделяет больше внимания семантическому сопоставлению, что позволяет лучше понять текстовое содержимое и контекст, тем самым улучшая

Обеспечивает более точную и качественную генерацию текста. Сочетая модели глубокого обучения и функции данных из нескольких источников, RAG имеет явные преимущества в создании качества и релевантности текста.

Адаптивность: RAG можно гибко настраивать в соответствии с конкретными сценариями и потребностями, адаптируясь к различным требованиям задач, повышая практичность и адаптируемость генерируемого текста, оставаясь при этом традиционным;

Технологии текстового поиска трудно добиться таких точных персонализированных настроек.

Я участвую в последнем конкурсе эссе для специального учебного лагеря Tencent Technology Creation 2024, приходите и разделите со мной приз!