而 Embedding 模型在 RAG 工作流中起着关键作用,它负责将文本、结构化数据等转换为向量表示,以便进行高效的相似度检索。 二、embedding 模型核心作用工作原理:输入文本→分词→模型编码(如BERT的CLS Token或均值池化)→输出向量。 语义编码:将文本、表格、图像等数据转化为高维向量,捕捉语义信息。 相似度计算:通过余弦...
针对特定域微调嵌入模型对于优化 RAG 系统至关重要。此过程可确保模型对相似性的理解与域的特定上下文和语言细微差别保持一致。经过微调的嵌入模型可以更好地检索与问题最相关的文档，最终从 RAG 系统获得更准确、更相关的响应。四、微调数据集格式 常见的数据格式如下：Positive Pair: 一对相关句子（例如，questions ...
RAG (检索增强生成): 将用于检索的嵌入模型与用于文本生成的语言模型相结合,以提高生成文本的质量和相关性。 二、BGE-base-en向量模型 BAAI/bge-base-en-v1.5 模型由 BAAI(北京人工智能研究院)开发,是一个强大的文本嵌入模型。它擅长各种 NLP 任务,并已被证明在 MTEB 和 C-MTEB 等基准测试中表现良好。bge-...
一、RAG 工作流概述 在大模型开发中,检索增强生成(RAG)工作流是一种将外部知识检索与语言模型生成相结合的有效方法。它能有效避免大模型产生幻觉问题,提高回答的准确性和可靠性。而 Embedding 模型在RAG 工作流中起着关键作用,它负责将文本、结构化数据等转换为向量表示,以便进行高效的相似度检索。
在构建检索增强生成(RAG)Pipeline时,一个关键组件是Retriever。我们有多种embedding模型可供选择,包括OpenAI、CohereAI和开源sentence transformers。此外,CohereAI和sentence transformers还提供了几个重排序器。 但是,有了所有这些选项,我们如何确定最佳组合以获得一流的检索性能?我们如何知道哪...
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,
要想RAG好,embedding和reranker必须给力!目前市面上流行的embedding和reranker使用的都是通用预料训练,并未针对安全这个细分领域定制,所以有必要使用安全领域的预料微调一下!目前所有的预料中,获取成本比较低、并且不需要专门投入人力标注的有两种: 网上各种安全论坛的博客、各大热门产品的漏洞说明等 ...
15分钟教你如何选取RAG中的embedding模型求三联~, 视频播放量 815、弹幕量 87、点赞数 19、投硬币枚数 14、收藏人数 34、转发人数 13, 视频作者 AI大模型老冉, 作者简介 分享AI大模型干货以及自己多年整理的学习笔记...,相关视频:Manus被国外网友破解,AI自曝运行指令
RAG 的想法似乎很简单:查找并检索最相关的文本块,并将其插入到 LLM 的原始提示中,以便 LLM 可以访问这些参考文本片段,并可以使用它们来生成响应。但是,要获得高质量的 RAG 管道,在生产就绪产品中产生您想要的确切结果可能非常困难。 在本文中,让我们探讨从最基础到更高级的 LLM 应用程序改进 RAG 结果的技术。我...
我们基于 LLM-as-judge 自己实现一套 RAG 系统评估系统,用该评估系统评估了基础版 RAG 系统(V1.0)的 5 个评估指标的表现,可以看到基础版 RAG 系统(V1.0)这 5 个指标的值都是偏低的。引言 在系统评估 - 五个主流评估指标详解 中,我们了解了 RAG 系统评估的 5 个主流指标,它们分别是 上下文召回率(Context...