- 2024-10-17RAG 中为什么使用 ReRank 而不是 Embedding 直接一步到位?
Embedding检索时会获得问题与文本之间的相似分,以往的RAG服务直接基于相似分进行排序,但是事实上向量检索的相似分是不够准确的。原因是Embedding过程是将文档的所有可能含义压缩到一个向量中,方便使用向量进行检索。但是文本压缩为向量必然会损失信息,从而导致最终Embed
- 2024-08-22RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量
检索增强生成(RAG)是一个含义丰富的术语。它向世界许诺,但在开发出RAG管道后,我们中的许多人仍然在疑惑,为什么它的效果不如我们预期的那样好。与大多数工具一样,RAG易于使用但难以掌握。事实是,RAG不仅仅是将文档放入矢量数据库并在上面添加LLM。这可以奏效,但并不总是
- 2024-04-24rerank来提升RAG的准确度的策略
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合检索和生成两种技术的模型,旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。要通过reranking(重排序)来提升RAG的准确度,可以采取以下策略:1.使用更精细的评分函数RAG通常会在检索阶段根据输入问题或上下文生成一系列候选文档
- 2024-04-21.Net与AI的强强联合:AntSK知识库项目中Rerank模型的技术突破与实战应用
随着人工智能技术的飞速发展,.Net技术与AI的结合已经成为了一个新的技术热点。今天,我要和大家分享一个令人兴奋的开源项目——AntSK,这是一个基于.net平台构建的开源离线AI知识库项目。在这个项目中,我们最近加入了一项强大的Rerank(重排)模型,进一步增强了我们的AI知识库的
- 2024-04-15RAG知识库优化之Rerank应用
前面几篇文章介绍了最基本的RAG实现,也了解了RAG的基本原理。最基本的RAG流程为用户Query问题,RAG应用在向量库查询出Context,然后将Query与Context喂到LLM,LLM生成满足Query的Response答案。 从这里可以存在三元组:Query、Context和Response,如要想进一步