这是一个很早以前的思路:结合传统的基于关键字的搜索(稀疏检索算法,如 tf-idf 或搜索行业标准 BM25)和现代语义或向量搜索,并将其结果组合在一个检索结果中。 这里唯一的关键是如何组合不同相似度分数的检索结果。这个问题通常通过 Reciprocal Rank Fusion 算法来解决,该算法能有效地对检索结果进行重新排序,以得到最终...
目前有一种叫Rag-fusion的有效方案,首先对用户的原始query进行扩充,即使用 LLM 模型对用户的初始查询,进行改写生成多个查询;然后对每个生成的查询进行基于向量的搜索,形成多路搜索召回;接着应用倒数排名融合算法,根据文档在多个查询中的相关性重新排列文档,生成最终输出。 子查询:通过分解和规划复杂问题,将原始Query分解...
一、泛化query多召回排序策略提升意图相关性 昨天看到一个分享,《使用RAG-Fusion和RRF让RAG在意图搜索方面更进一步》(https://mp.weixin.qq.com/s/N7HgjsqgCVf2i-xy05qZtA)介绍了《Forget RAG, the Future is RAG-Fusion》一文,(https://towardsdatascience.com/forget-rag-the-future-is-rag-fusion-1147298...
Multi-query是检索层面的扩展,RAG-Fusion 更多是在生成层面上的整合。 总结来说,Multi-query 着眼于如何增加查询的多样性,而 RAG-Fusion 则是在多个查询的结果合并之后,通过一定的技术手段融合它们,提供一个更准确、更具深度的回答。 QA:RAG-Fusion 中的文档融合方法:RRF RRF(Reciprocal Rank Fusion)是一种常用的...
RAG Fusion 优化策略 思路:检索增强这一块主要借鉴了RAG Fusion技术,这个技术原理比较简单,概括起来就是,当接收用户query时,让大模型生成5-10个相似的query,然后每个query去匹配5-10个文本块,接着对所有返回的文本块再做个倒序融合排序,如果有需求就再加个精排,最后取Top K个文本块拼接至prompt。
RAG-Fusion,顾名思义,是RAG模型的进一步升级与融合。它不仅仅局限于RAG模型的检索与生成框架,而是将这一框架与其他多种AI模型和技术进行深度融合,如深度学习、强化学习、自然语言理解、知识图谱等。这种深度融合旨在打破单一模型的局限性,实现模型间的优势互补,从而推动AI技术向更高层次发展。 二、RAG-Fusion的优势与...
RAG Fusion结合了两种方法: 多查询检索 利用大语言模型从不同角度生成多个查询,对于解决包含多个子问题的复杂问题很有优势。 重新排序检索到的文档 重新排序所有检索到的文档,并移除相关性评分低的文档。 图片来源:RAG-FUSION: 一种新的检索增强生成方法
二、Rag-Fusion 紧接着是Rag-Fusion,它是在Multi-query基础上衍生出的技术。Rag-Fusion在检索多个扩展查询后,利用倒数排名融合算法,根据文档在多个查询中的相关性进行重新排列,确保最终输出的答案质量更高。这一过程通过实施reciprocal_rank_fusion步骤,提升了信息整合的效率,帮助大模型结合多维度信息给出更准确的答案。
RAG Fusion在传统RAG技术的基础上: (1)通过LLM将用户的查询翻译成相似但不同的查询。 (2)对原始查询及其生成的类似查询进行向量搜索,实现多个查询生成。 (3)使用RRF结合和精炼所有查询结果。 (4)选择新查询的所有顶部结果,为LLM提供足够的材料,以考虑所有查询和重排的结果列表来创建输出响应。 3.8 Rewrite-...