BGE知识匹配阈值通常是指在知识图谱或问答系统中用于确定何时认为模型对用户的提问进行了正确的匹配或回答。 具体来说,当用户提问时,系统会将问题与预先准备好的知识库中的问题进行相似度匹配。BGE知识匹配阈值是一个数值,用于判定相似度得分是否超过了阈值。如果相似度得分超过了阈值,系统会认为问题匹配成功;否则,则会...
一、知识匹配分配阈值的意义 1.1 提高工作效率 合理设置知识匹配分配阈值可以帮助我们快速找到最相关的知识资源,避免浪费时间在与任务无关的信息上。这样可以提高工作效率,节省宝贵的时间。 1.2 提高结果质量 通过合理设置阈值,我们可以筛选出与任务最相关的知识资源,从而提高结果的准确性和质量。这有助于我们更好地理解...
根据langchain的源码,检索时distance越小越相似是正确的,但在使用threshold进行过滤时,score是转换过的,比如faiss默认应该用了_euclidean_relevance_score_fn(),即: 1 - distance / sqrt(2) 因此,实际是SCORE_THRESHOLD阈值越高越严格。设为2.0时,日志中也打出了警告信息:No relevant docs were retrieved using th...
我生成好了知识库 用了bge-large-zh 这个向量数据库,我的Temperature设置为0.1当我设置了阈值0.7招回不了数据,选择0.4就招回啦数据,这个阈值是怎么设置的?
这个问题更棘手的部分是匹配前3个字符中任意位置的2个As，这可以通过在前瞻模式中捕获前3个字符之后的...
它可以被定义为一个确定知识匹配是否成功的阈值或界限。当知识匹配的分数达到或超过该阈值时,我们可以认为匹配成功;反之,若匹配分数低于该阈值,则可能需要进一步的处理或调整。分配阈值的选择对于确保知识匹配的准确性和有效性至关重要。本文将探讨分配阈值在知识匹配中的作用和重要性,以及不同领域中的知识匹配实践。
因此，实际是SCORE_THRESHOLD阈值越高越严格。设为2.0时，日志中也打出了警告信息：No relevant docs ...