RankRAG 推理: Retrieve-Rerank-Generate Pipeline 由于RankRAG包含了一个额外的重排序步骤,每个问题的推理管道被修改为retrieve-rerank-generate管道,描述如下: (1)检索器\mathcal{R}首先从语料库中检索top-N上下文 (2)RankRAG模型计算问题和检索到的N个上下文之间的相关性分数,作为使用第二阶段指令模版中的提示将...
RankRAG: Unifying Context Ranking with Retrieval-Augmented Generation in LLMs RankRAG框架是一个统一的上下文排名和答案生成的指令微调框架,用于提升LLMs在RAG任务中的表现。RankRAG通过在训练中加入少量的排名数据,就能在排名任务上超越专门针对大量排名数据进行微调的LLMs。 传统的Reranker需要一个专门的模型且通常...
RankRAG 70B 超越了强大的 ChatQA-1.5 70B 模型,并且明显优于以前使用 InstructGPT 的 RAG 基准。 在具有挑战性的数据集上,例如长尾问答 (PopQA) 和多跳问答 (2WikimQA),RankRAG 表现出更显著的改进,与 ChatQA-1.5 相比提高了 10% 以上。这些结果表明,在排名靠前的检索文档与答案相关性较低的情况下,Rank...
#引入排名算法增强LLM性能# RankRAG是一个为大语言模型(LLM)设计的创新指令微调框架,提高了检索增强生成(RAG)的性能,由佐治亚理工学院和英伟达的研究团队提出。 RankRAG的独特之处在于,它能够让单个LLM...
RAG的效果好不好,最核心依赖两点:文本embedding语义提取的好不好,rerank的排序效果好不好(包含正确答案的文本是不是排在前面)!各自使用的环节如下: 1、文本embedding的提取:理论上讲,任何transformer架构的encoder部分都可用于生成token的embedding,然后采用合适的pooling方式把整个setence中所有token的embedding融合成一个...
《LLM大模型学习圣经:从0到1精通RAG架构,基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》 《LLM大模型学习圣经:从0到1吃透大模型的顶级架构》 本文是第2篇,这一篇的作者是robin。 尼恩架构团队会持续迭代和更新,后面会有实战篇,架构篇等等出来。 并且录制配套视频。
模型本身的指标:https://github.com/wangyuxinwhy/uniem/tree/main/mteb-zh 用文本分类、聚类、retrieve、rerank等方式 RAG的指标:https://www.cnblogs.com/theseventhson/p/18261594 context recall、context Precision 用户实际使用评价,核心还是triplet的点赞数据是不是够多 ...
大语言模型,利用私有数据的架构。包含RAG检索增强生成和Rerank重排。其中数据向量化和Retrieval使用embedding模型实现,Rerank使用rerank模型,可以找开源模型使用。 LLM RAG 检索增强生成 Rerank 大语言模型 作者其他创作 大纲/内容 retrieved document ① 牛奶的销量是多少? 200万 最相似的document Embedding ⑤ ③...
如果说,rerank能够让RAG的效果实现百尺竿头更进一步,那么LLM微调应该是RAG效果提升的最后一步。 把召回的数据,经过粗排,重排序后,送给模型,由模型最后总结答案。LLM的确已经是RAG的最后一步了。 这里还是会遇到一个问题,召回的正确的答案,但是答案藏在比较长的上下文中。例如 top10的数据,又或者是top20的数据中。
Modular RAG是一个高度适应性的组织结构,它允许在RAG过程中替换或重新排列模块以适应特定问题的需求。传统的朴素RAG主要由“Retrieval”和“Read”模块组成,而高级RAG在此基础上增加了“Rewrite”和“Rerank”模块。然而,模块化RAG提供了更大的多样性和灵活性。