前言当大家都在研究大模型（LLM）参数规模达到百亿甚至千亿级别的同时，小巧且兼具高性能的小模型开始受到研究者的关注。小模型在边缘设备上有着广泛的应用，如智能手机、物联网设备和嵌入式系统，这些边缘设备通常具有有限的计算能力和存储空间，它们无法有效地运行大型语言模型。因此，深入探

摘要文章首先介绍了重新排序在RAG中的重要性，它允许对检索到的文档进行重新排序和过滤，以确保最相关的文档能够被优先考虑，从而提高RAG的效率和准确性。接着，文章详细描述了两种主流的重新排序方法：一种是使用重新排序模型，如bge-reranker-base和bge-reranker-large等，这些模型

摘要文章首先介绍了RAG评估的三个主要部分：输入查询、检索上下文和LLM生成的响应。提到了RAGAs提出的RAG评估指标，包括Faithfulness、AnswerRelevance和ContextRelevance，以及RAGAs网站提供的两个额外指标：ContextPrecision和ContextRecall。详细解释了每