首先,虽然 HyDE 论文确实尝试了不同指令LLM,但它并没有花太多时间讨论进一步优化 HyDE 流程。从论文中的表 4 中,我们可以看到,使用不同的模型会导致相当大的结果差异:这里的关键含义不是使用具有最多参数的最大模型。相反,底层 LLM 为检索相关性的总体任务带来如此巨大的差异这一事实使人相信,除了使用不同的 LLM...
适应性强:HyDE能够适应不同的查询类型,包括那些需要高级概念抽象推理的查询,通过生成假设文档来改善检索结果。 易于集成:HyDE可以与现有的检索系统和大型语言模型(LLM)集成,无需对现有系统进行大规模修改即可提升性能。 改善特定查询的召回效果:对于某些特定的查询,HyDE通过生成包含关键信息的假设文档,能够显著提升召回效果...
HyDE,全称 Hypothetical Document Embeddings,直译过来就是“假想文档嵌入” 。简单来说,它的核心思想是先让大语言模型(LLM)根据用户的查询,生成一个“假想”的答案,然后将这个答案向量化,用于检索真正相关的文档。 打个比方,HyDE 就像是在你说出问题后,先脑补出一个可能的答案,然后根据这个答案去图书馆里找最匹配的...
1. 使用大语言模型(LLM)为查询(Q)生成一个假设答案(H),不要求完全正确。 2. 使用对比学习训练的 Bi-Encoder(如 contriever 模型)对答案进行嵌入,生成 E。 3. 用嵌入 E 查询向量数据库,检索到相关上下文(C)。 4. 将假设答案 H、检索到的上下文 C 和原始查询 Q 一起传递给 LLM,生成最终答案。 虽然...
LumberChunker方法利用LLM动态地将文档分割成语义独立的块。这种方法基于一个前提:当内容块的大小可以变化时,检索效率会提高,因为这样可以更好地捕捉内容的语义独立性。LumberChunker通过迭代地提示LLM,在一系列连续段落中识别内容开始转变的点,从而确保每个块在上下文中是连贯的,但与相邻块有所区别。
我们使用一个大型语言模型(LLM)根据用户的问题生成一个假想的答案: "可能是拿破仑在滑铁卢战役中失败,结束了他的统治。" 步骤2:嵌入假想答案 将这个假想答案进行嵌入,得到一个新的向量表示。 由于假想答案包含了"拿破仑"和"滑铁卢战役"等关键信息,嵌入向量会更接近相关文档的向量。
HyDE来自于Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels,这篇文章主要做zero-shot场景下的稠密检索,通过借助LLM的力量不需要Relevance Labels,开箱即用。作者提出Hypothetical Document Embeddings (HyDE)方法,即“假设”文档嵌入。具体的做法是通过GPT生成虚构的文档,并使用无监督检索器对其进行编码,并在其...
通过HyDE,query embedding我做了一些改进。首先让 LLM 生成回答查询的文档,然后将生成的虚拟答案转换为嵌入,而不是直接将查询转换为嵌入。 我们在LangChain上实际使用一下。 from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.chains import LLMChain, HypotheticalDocumentEmbedder ...
HyDE的思想非常简单直接: 对于给定的用户查询 Query, HyDE 先通过LLM生成假设的回答,这些假设性的回答称为 Hypothetical Document (假设性文档), 由于缺少领域性、时效性的知识以及模型幻觉问题的存在, 这些假设性答案通常不正确的, 但与原问题相比, 它们在语义上与真实的相关文档更加接近。下一步则是将这些假设性文...
🔎 A deep-dive into HyDE for Advanced LLM RAG + 💡 Introducing AutoHyDE, a semi-supervised framework to improve the effectiveness, coverage and applicability of HyDE aihyderagllmlangchain UpdatedMar 26, 2024 Jupyter Notebook Call of Duty XAsset compiler that transforms raw assets into digestib...