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…
RAG-Fusion可以认为是MultiQueryRetriever的进化版,如下图所示,RAG-Fusion首先根据原始question从不同角度生成多个版本的新question,用以提升question的质量;然后针对每个question进行向量检索,到此步为止都是MultiQueryRetriever的功能;与之不同的是,RAG-Fusion在喂给LLM生成答案之前增加了一个排序的步骤。 排序包含两个动...
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 ...
RAG Fusion技术使用编程语言、向量搜索数据库(如Elasticsearch或Pinecone)、以及大型LLM(如ChatGPT)进行查询生成和结果重排。RAG Fusion的核心概念是在不依赖更先进的LLM的情况下,理解复杂人类查询的细微差别。RAG Fusion通过生成多个查询并重排结果,利用RRF和自定义向量分数加权来实现全面和准确的搜索结果。 为什么选择RAG ...
通常的 RAG 拿用户的问题(Query)去检索知识,但用户撰写的 Query 可能不够明确、也不够全面,不足以匹配上所有的相关知识。 解决方案,RAG-Fusion: Query Duplication with a Twist: 用 LLM 根据用户的 Query 生成几个相关的但不同的 Queries Vector Search Unleashed:对原 Query 和生成的 Queries 都进行向量(或者...