Optimizing Query Generation for Enhanced Document Retrieval in RAG 尽管大型语言模型在多样的语言任务中表现卓越,但它们时常产生错误信息,即所谓的“幻觉”。检索增强生成技术通过文档检索来减少这一现象,…
Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具,它使用 PromQL(Prometheus Query Language)来查询和聚合时间序列数据。topk 是PromQL 中的一个函数,用于从一组时间序列中选择最大的 k 个值。下面我将分点详细介绍 topk 函数的功能、语法、使用方法以及示例查询。 1. 理解 Prometheus 的 topk 函数功能 topk 函数用于从...
Pipeline 执行引擎 duckdb 基于论文Morsel-Driven Parallelism: A NUMA-Aware Query Evaluation Framework for the Many-Core Age实现了pipeline 执行引擎,简单总结一下主要有以下特性: morsel driven - 向量化,将数据划分为多个 partition,算子一次执行一个 partition cache friendly, SIMD friendly 降低函数调用开销 pipeli...
即,借助堆结构,我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此,维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆(K1>K2>...Kmin,Kmin设为堆顶元素),然后遍历300万的Query,分别和根元素Kmin进行对比比较(如上第2节思路3所述,若X>Kmin,则更新并调整堆,否则,不更新),我们最终的时间复杂度是:O(N) + N'*O(lo...
(2)有10个文件,每个文件1GB,每个文件的每一行存放的都是用户的query,每个文件的query都可能重复。按照query的频度排序。 (3)有一个1GB大小的文件,里面的每一行是一个词,词的大小不超过16个字节,内存限制大小是1MB。返回频数最高的100个词。 (4)提取某日访问网站次数最多的那个IP。
Optimizing Query Generation for Enhanced Document Retrieval in RAG 尽管大型语言模型在多样的语言任务中表现卓越,但它们时常产生错误信息,即所谓的“幻觉”。检索增强生成技术通过文档检索来减少这一现象,以提供更准确的响应。然而,模糊的查询仍导致幻觉问题。本研究通过优化查询生成,并利用 LLM 精炼查询,提高了文档检索...
而当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此一来，就可以充分利用到 数组的定位性能进行数据定位。问题解析：要统计最热门查询，首先就是要统计每个Query出现的次数，然后根据统 计结果，找出Top 10。所以我们可以基于这个思路分两步来设计该算法。
为了解决以上问题,本文作者提出了一种精确查询优化方法(QueryOptimization usingQuery expAnsion,QOQA),利用前k个平均查询-文档对齐得分,借助LLMs来精炼查询。这种方法既计算效率高,又能提升文档检索的精确性,减少误导。在实验中,这种方法能够以平均1.6%的提升率,准确提取所需文档。
Queryi Counti 合并 读取所有的结果在内存中,根据Count排序取前100,时间复杂度是O(nlogn),n是所有个数n=50*100. 但是注意到我们只要前k个最大的,我可以使用堆排序,使用一个叫做最小堆的问题。维护k(100)大小的最小堆,每次插入新的元素,去掉最小的元素,时间复杂度O(k + (n-k)logk),比排序小很多。
Query统计有以下俩个⽅法，可供选择：1、直接排序法 ⾸先我们最先想到的的算法就是排序了，⾸先对这个⽇志⾥⾯的所有Query都进⾏排序，然后再遍历排好序的Query，统计每个Query出现的次数了。但是题⽬中有明确要求，那就是内存不能超过1G，⼀千万条记录，每条记录是255Byte，很显然要占据2.375G...