重排序(Reranking)技术是对检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)系统的很好的补充优化。Reranking在后检索(Post-Retrieval)阶段对检索(Retrieval)的文档进行重排序,可以提高RAG系统的有效性和准确性,为最终的结果生成提供更精准的信息。还能扩大检索结果的丰富度,例如通过多路召回,并配合精细化筛选最相关结果。
02 将 Re-ranking models 作为 reranker 使用 与嵌入模型(embedding model)不同,重排序模型(re-ranking model)将用户提出的 query 和上下文作为输入,直接输出 similarity scores (译者注:指的是重排序模型输出的文档与 query 之间的相似程度评分),而不是嵌入(embeddings)。值得注意的是,重排序模型是利用交叉熵损失(...
3. 重排(reranking)和过滤(filtering) 4. 查询转换 5. 聊天引擎 6. 查询路由 7. 智能体(Agent) 8. 响应合成 RAG 融合 优点: 缺点: RAG融合n不适用场景 编码器和 LLM 微调 编码器微调 排序器微调 评估 总结 参考资料: RAG RAG 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation),已经成为当前最火热的LLM应用方...
医疗领域:Re-ranking可以用于辅助医生诊断,通过筛选出最相关的病例和文献,提高诊断的准确性和效率。医疗AI系统可以利用Re-ranking技术快速从医学知识库中检索信息,为医生提供决策支持。 法律领域:法律体系的知识繁杂且更新迅速,Re-ranking技术可使法律AI助手更加强大。律师在处理案件时,可以利用搭载Re-ranking技术的系统,...
这就是re-ranking作用所在。 重新排序器的任务是估计每个候选文本与给定文本查询的相关程度的分数。与双编码器不同,交叉编码器同时处理两个输入文本对[2]。 交叉编码器处理句子对并输出文本相似度得分。 这个想法是首先使用双编码器和嵌入相似性搜索检索候选文档。然后我们使用较慢但更准确的方法对这些文档进行重新排序...
Re-Ranking机制不仅可以解决检索阶段的挑战,还可以显著提高生成结果的质量。通过对检索器返回的文档进行再排序,Re-Ranking机制可以使生成器在生成结果时更加准确、相关。具体来说,Re-Ranking机制可以帮助生成器更好地理解和利用检索到的信息,从而生成更加贴近输入问题的文本。
双编码器既可以用于 Ranking 也可以用于 Reranking 阶段，向量搜索实际上就是这种排序模型。由于双编码器针对查询和文档分别编码，因此无法捕获查询和文档的 Token 之间的复杂交互关系，在语义上会有很多损耗，但由于只需要向量搜索即可完成排序打分计算，因此执行效率非常高。2. 交叉编码器（Cross Encoder）。Cross-...
【翻译】高级RAG 04:重排(Rerank) Re-ranking在检索增广生成(RAG)过程中起着至关重要的作用。在朴素的RAG方法中,可以检索大量上下文,但并非所有上下文都与问题相关。重新排序允许对文档进行重新排序和过滤,将相关的文档放在最前面,从而提高RAG的有效性。
在大模型应用系列中,“从Ranking到Reranking”是一个重要的主题。Reranking是RAG系统中的关键环节,主要目的是提升检索结果的相关性和质量。具体来说,在初步检索完成后,Reranking会对文档进行二次排序和优化,以确保在决策或回应时,能够优先使用最相关的信息。
要通过reranking(重排序)来提升RAG的准确度,可以采取以下策略: 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或上下文生成一系列候选文档,然后利用这些文档的信息进行生成式回答。 reranking可以通过设计更精细的评分函数,对这些候选文档进行重新排序,优先选择与输入问题更相关、质量更高的文档作为生成回答的...