掌握顶级 RAG 技术，不可错过的关键知识！错过会后悔系列！！！

前言什么让 RAG 系统真正成为顶级的呢组件对吧让我们回顾一下最好的组件以及它们的工作原理这样您也可以使您的 RAG 系统成为顶级系统并以多模式奖励结束。查询分类分块元数据和混合搜索利用您的元数据添加标题、关键字甚至假设问题等内容。将其与 Hybrid Search 配对它结合了向量搜索用于语义匹配和用于传统关键字搜索的优秀 BM25您就是金子。HyDE生成伪文档以增强检索很酷可以带来更好的结果但效率非常低。现在坚持使用 Hybrid Search——它取得了更好的平衡尤其是在原型设计方面。嵌入模型选择正确的嵌入模型就像找到一双完美的鞋子。你不想要打网球的足球鞋。来自 FlagEmbedding 的 LLM 最适合这项研究——性能和大小的完美平衡。不太大也不太小——恰到好处。向量数据库查询转换在检索之前您必须转换这些用户查询无论是通过查询重写以使其清晰还是通过查询分解将复杂问题分解为更小的问题并检索每个子问题甚至生成伪文档如 HyDE 所做的并在检索过程中使用它们此步骤对于提高准确性都至关重要。请记住更多的转换可能会增加延迟尤其是 HyDE…重新排名Reranking。检索文档后您需要确保最相关的文档位于文档堆的顶部。这就是重新排名的用武之地。文档重新打包重新排名后您需要进行一些 Document Repacking。Wang 等人推荐了 “反向” 方法其中文档按相关性升序排列。Liu 等人2024 年发现这种方法将相关信息放在开头或结尾可以提高性能。重新打包优化了信息呈现给 LLM 的方式以便在重新排序过程发生后生成以帮助 LLM 更好地以更好的顺序而不是理论上的相关顺序理解提供的信息。微调最后您是否应该微调用于生成的 LLM绝对使用相关文档和随机文档的混合进行微调可以提高生成器处理不相关信息的能力。它使模型更加健壮并有助于它给出更好的整体响应。论文中没有提供确切的比率但结果很明确微调是值得的不过这显然也取决于您的域。多模态处理图像实施多模式检索。对于文本到图像在数据库中查询相似图像可以加快该过程。在图像到文本中匹配相似的图像可检索准确的预存储字幕。这一切都与接地气有关——检索真实的、经过验证的信息。参考https://www.louisbouchard.ai/top-rag-techniques/最后的最后感谢你们的阅读和喜欢我收藏了很多技术干货可以共享给喜欢我文章的朋友们如果你肯花时间沉下心去学习它们一定能帮到你。因为这个行业不同于其他行业知识体系实在是过于庞大知识更新也非常快。作为一个普通人无法全部学完所以我们在提升技术的时候首先需要明确一个目标然后制定好完整的计划同时找到好的学习方法这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】