RAG-Fusion 在此基础上引入了倒数排名融合来对结果进行重新排名[8,6]。 总之,RAG-Fusion 代表了搜索方法的重大进步,提供了比其他方法更精细和更全面的文本生成[8,9,6,7]。 7.RAG-Fusion 的影响 RAG-Fusion 的引入对信息检索系统具有重大影响。通过弥合传统搜索范式与人类查询的多方面维度之间的差距,RAG-Fusion ...
https://itnext.io/building-rag-based-chatbots-part-4-rag-fusion-e5612b556733itnext.io/building-rag-based-chatbots-part-4-rag-fusion-e5612b556733 RAG介绍 在这个过程中,有两个主要步骤:语义搜索和生成输出。在语义搜索步骤中,我们希望从我们的知识库中找到与我们要回答的查询最相关的部分内容。然后,...
RAG-fusion 方案其实简单来说就是使用 LLM 将 用户原始查询 改写成N个不同的查询,然后分别进行检索,最终汇众多路检索的结果,进行重新排列,以选择最相关的答案。 主要流程如下图所示: 查询生成/改写:使用 LLM 模型对用户的初始查询,进行改写生成多个查询。 向量搜索:对每个生成的查询进行基于向量的搜索,形成多路搜索...
RAG-Fusion解决了RAG固有的限制,通过生成多个用户查询并重新排序结果。利用逆向排名融合和自定义向量评分加权进行综合、准确的搜索。RAG-Fusion旨在弥合用户明确询问与他们意图询问之间的差距,更接近于发现通常隐藏的变革性 知识。 工作流程 主要流程如下图所示: 查询生成/改写:使用 LLM 模型对用户的初始查询,进行改写生成...
RAG-Fusion 提高 LLM 生成文本的质量和深度 1. 介绍 检索增强生成(RAG)显着先进了人工智能。它结合了预训练的密集检索和序列到序列模型的功能来生成响应。在此基础上,出现了一种称为RAG-Fusion的新方法,旨在弥合传统搜索范式与人类查询的多方面维度之间的差距。 2. RAG-Fusion 的概念 RAG-Fusion是一种创新的...
RAG Fusion模型通过生成多个查询来达到查询深度的能力,可能会提供一个过于详细的答案。 多查询输入和多样化的文档集合可能会给语言模型的上下文窗口带来压力,导致输出不够连贯。 多个查询的变化,可能带来错误的累计和传递。 总结 将RAG Fusion模型与LLM(大型语言模型)集成是一种创新的方法,用于改进提示响应并提供可信的引...
RAG-Fusion 是一种先进的技术,它将检索增强生成 (RAG) 与互易秩融合 (RRF) 相结合,以提高检索信息的质量和相关性。其工作原理如下: 查询扩展:利用原始查询生成多个相关查询,为用户的问题提供不同的视角。 多次检索:每个生成的查询都用于从数据库中检索相关文档。
一、RAG-Fusion的背景与起源 RAG模型的核心在于将外部知识库与内部生成模型相结合,通过检索相关文本信息来辅助生成更加准确、有依据的回答或文本。这一机制极大地提升了AI在处理复杂、开放性问题的能力。然而,RAG模型也面临着一些挑战,如检索效率、信息融合度以及生成质量的进一步提升等。正是在这样的背景下,RAG-Fusion...
RAG-Fusion技术在信息检索中引入了一种动态的文档排序机制。通过生成多个查询版本,并对返回的文档进行评分与排序,用户能够优先获得与其问题最相关的信息。这一过程采用了Reciprocal Rank Fusion算法,能够智能地筛选出最符合用户需求的信息,从而实现更为精准的应答。
3.多项选择题RAG-Fusion的工作流程包括哪些步骤?() A.多查询生成 B.逆向排名融合 C.单一查询生成 D.线性查询生成 点击查看答案 4.多项选择题RAG-Fusion的挑战有哪些?() A.过于冗长的风险 B.平衡上下文窗口 C.简化用户界面 D.降低存储需求 点击查看答案 ...