《Amazon OpenSearch 向量数据库的性能评估与选型分析》,会针对 Amazon OpenSearch 作为向量数据库,讨论其优势及定位,在索引和查询等方面给出更加详细的 benchmark,给用户更加丰富的参考信息。 《基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识召回调优》,会在知识库构建的前提和背景下,...
context_relevance -主要用于知识召回相关性评估,使用 COT(思维链)方式,找出相关性证据并打分,评估召回知识是否跟问题相关。 打分标准: Respond only as a number from 0 to 10 where 0 is the least relevant and 10 is the most relevant. 将0 到 10 之间的数字作为回答,0 表示最不相关,10 表示最相关。
《Amazon OpenSearch 向量数据库的性能评估与选型分析》,会针对 Amazon OpenSearch 作为向量数据库,讨论其优势及定位,在索引和查询等方面给出更加详细的 benchmark,给用户更加丰富的参考信息。 《基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识召回调优》,会在知识库构建的前提...
context_relevance -主要用于知识召回相关性评估,使用 COT(思维链)方式,找出相关性证据并打分,评估召回知识是否跟问题相关。 打分标准: Respond only as a number from 0 to 10 where 0 is the least relevant and 10 is the most relevant. 将0 到 10 之间的数字作为回答,0 表示最不相关,10 表示最相关。
知识召回在基于大语言模型的知识问答的流程中是非常关键的步骤，它决定了大语言模型的输入，对后续回答的可靠性以及回复质量影响非常大。目前社区中基于语义向量召回是提及比较多的方式，但在实际的生产实践中，倒排的召回方式也非常实用，它具备精确匹配、索引效率和可解释的优势。在目前的...