Chunk#6例如,sentence-transformer[1]模型在单个句子上效果很好,但像text-embedding-ada-002[2]这样的模型在包含 256 或 512个token的块上表现更好 您对用户查询的长度和复杂性有何期望 Chunk#7它们是简短而具体的还是冗长而复杂的 这也可能会告知您选择对内容进行分块的方式,以便嵌入式查询和嵌入式区块之间有更...
Chunks方法 大多数常用的数据分块方法(chunking)都是基于规则的,采用 fixed chunk size(将数据或文本按照固定的大小进行数据分块)或 overlap of adjacent chunks(让相邻的数据块具有重叠内容,确保信息不会丢失。) 等技术。 然而,在实际应用中,由于预定义的规则,比如数据分块大小chunk size,或重叠部分的大小size of ...
RAG中,在读取了文件之后,最主要的任务是把这些数据拆分成更小的 chunk 片段,随后将这些特征进行 embedding 以表达它们的语义。在 RAG 中,这一过程的位置如下图所示。 最常见的分块方法是基于规则的,采用了诸如固定分块大小或相邻分块重叠等技巧。对于多级文档,我们可以使用Langchain提供的RecursiveCharacterTextSplitter。
最终将语料分割成 chunk 块，在检索时会取相关性最高的 top_n。3、向量化(embedding)：将文本数据转化为向量矩阵的过程，该过程会直接影响到后续检索的效果。常用的 embedding 模型：moka-ai/m3e-base、GanymedeNil/text2vec-large-chinese，也可以参考 Hugging Face 推出的嵌入模型排行榜 MTEB Leaderboard。4、数据...
核心是chunk的策略: Small-2-Big 在sentense级别做embedding Slidingwindow 滑动窗口,让chunk覆盖整个文本,避免语义歧义 Summary 通过摘要检索文档,然后从文档中检索文本块。 另外为了提升效果,还可以添加一些额外的meta信息,例如page,时间,类型,文档标题等。
Chunk 的划分也会有一定影响,比如太小的 Chunk 可能导致正确答案被切分,检索时可能遗漏关键信息;太大的 Chunk 可能引入过多的噪声,从而影响检索质量。此外,不同的文档也可能要用不同的 Chunking 方式。 3.3 请求处理 该阶段也会有几个常见问题: Top-k 的选择:通常是使用余弦相似度进行检索 Top-k 个相似文档(...
print(chunk) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 3.2 Token文本分块 这种技术使用token划分文档,token可以是单词或词元。在处理具有token限制的大语言模型时,它确保了每个块都符合模型的约束。在自然语言处理任务中,通常使用基于token分块来保持文本的完整性,同时遵守模型的限制。
1. 索引 — 将文档库分割成较短的 Chunk,并通过编码器构建向量索引。 2. 检索 — 根据问题和 chunks 的相似度检索相关文档片段。 3. 生成 — 以检索到的上下文为条件,生成问题的回答。 进阶的 RAG(Advanced RAG) Naive RAG 在检索质量、响应生成质量以及增强过程中存在多个挑战。Advanced RAG 范式随后被提出,...
为了克服这些挑战,检索增强生成(RAG)通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算,增强了LLM的功能。通过引用外部知识,RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于LLM系统中最受欢迎的架构,有许多产品基于RAG构建,使RAG成为推动聊天机器人发展和增强LLM在现实世界应用适用性的关键技术。 二、RAG...
print(chunk) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 3.2 Token文本分块 这种技术使用token划分文档,token可以是单词或词元。在处理具有token限制的大语言模型时,它确保了每个块都符合模型的约束。在自然语言处理任务中,通常使用基于token分块来保持文本的完整性,同时遵守模型的限制。