授课人就是 RAG 论文的作者之一Douwe Kiela,课程中他分享了一个检索增强语言模型的架构图,其实就是关于 LLM (大语言模型) 如何做 RAG (检索增强生成) 的框架。 检索增强语言模型的架构图及各环节最关键的问题 这张图重要到让我觉得,LLM 做 RAG 只要记住这一张图就够了。所有相关概念和工程实践中的权衡,全都...
检索增强生成(RAG)的兴起改变了 AI 和搜索领域的范式,通过将向量搜索与生成模型的力量融合在一起。然而,这项技术并非没有局限性。所谓搜索增强生成,首先必须有搜索这一步,而搜索这一步有很多难点:向量召回准确率的提升很难,所以一般会考虑传统的BM25搜索和向量搜索一起进行搜索。但有时候依然效果不好,自己想要的没...
2021) and JEC-QA (Zhong\net al., 2020), Baichuan 2 outperforms other open-\nsource models, making it a suitable foundation\nmodel for domain-specific optimization.\nAdditionally, we also released two chat\nmodels, Baichuan 2-7B-Chat and Baichuan...
SelfMemory DualEncoderTransformerModel Utilizing Contrastive Learning 训练数据通常是成对得到。当指定输出来微调LLM,可能会导致“暴露偏差”问题,因为它可能过度适应训练数据中的特定结果,而不能有效地推广到其他场景。 因此,SURGE提出了一种图文对比学习方法,目标定义如下: 通过引入对比学习目标,可以更好地学习生成多样化...
LLM(Large Lanuage Model) 具有非常强大的能力,然而并非是完美的,当我们想进一步精进 LLM 的能力时也有很多手段,比如 Prompt Engineering、微调、RAG 等,OpenAI 曾在 Devday 中介绍如何在这些技术手段中选择及权衡的宝贵见解,是个很不错的参考(A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance)。
从架构图上可以看到,除了LLM,编排服务外,向量数据库十分重要,它不仅保存了从领域知识库中导入的被embedding的领域知识外,还存储着用户与大模型对话的信息,被称作memory。那么为什么要使用它来作为检索model的核心选择呢? 经过我们之前的分析,为了让大模型生成高质量的输出,RAG架构的核心在检索,而检索的核心在相关性,...
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,...
相对于最新推出的“Assistant API” ,感觉这种方式在工程化的显得不够灵活和直接,不是很“智能”,目前“fine-tuning model”最高也只能支持GPT-3.5系列模型。如下图: 检索增强生成(RAG)技术概述和应用 通过上一章的介绍,你可以发现OpenAI已经大规模使用工程化的技术使用户能够基于自己的知识库对其GTP系列大模型进行...
相对于最新推出的“Assistant API” ,感觉这种方式在工程化的显得不够灵活和直接,不是很“智能”,目前“fine-tuning model”最高也只能支持GPT-3.5系列模型。如下图: 检索增强生成(RAG)技术概述和应用 通过上一章的介绍,你可以发现OpenAI已经大规模使用工程化的技术使用户能够基于自己的知识库对其GTP系列大模型进行...
此外,您可以使用各种嵌入和重新排序来评估和增强检索器的性能,如Ravi Theja的Boosting RAG:Picking the Best Embedding&Reranker model中所述。 此外,您可以微调自定义重新排序器以获得更好的检索性能,Ravi Theja的《通过微调Cohere reranker with LlamaIndex来提高检索性能》中记录了详细的实现。 Pain Point 3: Not...