一般地,RAG系统旨在通过将基于检索的方法和基于生成的方法相结合,提高产出的质量和相关性。有多种框架提供了文档分块方法,每种方法都有自己的优点和典型用例。或许,利用主题感知的句子嵌入来识别文档中的主题变更,确保每个块封装一个主题会是一种不错的选择。 1.回顾RAG RAG系统是一个复杂的机器学习模型,它融合了...
在构建RAG这类基于LLM的应用程序中,分块(chunking)是将大块文本分解成小段的过程。当我们使用LLM embedding内容时,这是一项必要的技术,可以帮助我们优化从向量数据库被召回的内容的准确性。在本文中,我们将探讨它是否以及如何帮助提高RAG应用程序的效率和准确性。 Pinecone是领先的向量数据库供应商 Pinecone是领先的向量...
为什么需要文本分割(Chunking) 在构建与LLM相关的应用程序时,Chunking是将大量文本分解为较小段的过程。这是很重要的一环,有助于优化从向量数据库中获得的LLM上下文嵌入内容的相关性。在这篇文章中,我们将探讨它是否以及如何有助于提高与LLM相关的应用程序中的效率和准确性。 如我们所知,我们在Pine...
同时,RAG系统还能返回源文本,这样LLM的回答就有了人类撰写的文本作为支持,并且附带引用。 1、构建索引 将分块后的文本数据构建索引,以便快速检索相关块。 2、检索相关块 根据查询在索引中检索相关的文本块。 3、生成响应 将检索到的相关块提供给LLM,生成最终的响应。 在RAG系统中,我们需要特别注意数据片段的大小。
文本分块是 RAG 流程中的一个关键步骤,但目前对此的研究不足。传统的文本分块方法通常基于规则或启发...
Chunking:基于大模型RAG系统中的文档分块 【引】“枯萎,无法回避,如人之生老病死;荒芜,无法接受,如碌碌无为一生。” 这是周六回乡下除草的感受。有所得,有所感,对工程技术也是如此。 将大文档分割成较小的分块是一项关键而复杂的任务,对RAG系统的性能有着重大的影响。一般地,RAG系统旨在通过将基于检索的方法...
RAG - Chunking 分块 Let’s delve into the impact ofchunking methodsonRetrieval Augmented Generation (RAG). 当然!让我们深入研究分块方法对检索增强生成 (RAG) 的影响。 In the context ofGrounded Generation, chunking refers to breaking down input text into smaller segments or chunks.These chunks can...
1、RAG整个流程的核心节点如下: 第一个重要的节点就是chunk。chunk最核心的目的就是把相同语义的token聚集在一起,不同语义的token互相分开,利于后续的retrieve和rerank。举个例子:今天天气很好,我和小明在一起打篮球。隔壁老王在家里看电视。小明的妈妈在家里做晚饭,晚上我去小明家吃饭。这段话明显表达了3个语义,...
滑动窗口方法是一种常用的分块策略,它使新的块与前一个块的内容重叠,并包含部分内容。这样可以更好地捕捉每个块周围的上下文,提高整个系统的语义相关性。然而,这也需要更多的存储空间,并可能导致冗余信息,使搜索过程变慢,并增加RAG系统提取正确来源的难度。
RAG的工作原理是为你想使用的数据片段创建文本嵌入,这样可以将源文本的一部分放入LLM用来生成回答的语义空间中。同时,RAG系统还能返回源文本,这样LLM的回答就有了人类撰写的文本作为支持,并且附带引用。 1、构建索引 将分块后的文本数据构建索引,以便快速检索相关块。