rerank来提升RAG的准确度的策略

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成两种技术的模型,旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。

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依据。

这可能涉及:

融合更多特征:除了原始的检索得分(如BM25分数),考虑加入其他特征,如文档长度、主题相关性、实体提及次数、段落位置等,以更全面地评估文档与问题的匹配程度。

引入深度学习模型:使用预训练的语言模型(如BERT、RoBERTa等)计算问题与文档的语义相似度,或者使用专门针对文档相关性设计的模型(如ANCE、DPR等)进行reranking。

考虑上下文敏感性:对于多轮对话或具有明确上下文的场景,评分函数应考虑上下文信息,确保所选文档不仅与当前问题相关,还与对话历史或上下文保持一致。

  1. 集成外部知识

在reranking阶段,可以引入外部知识源(如百科、词典、专家规则等)来辅助判断文档的质量和相关性。例如:

利用领域专业知识:对于特定领域的应用,如医疗、法律、金融等,可以利用领域知识库或规则库来筛选出符合专业要求的文档。

利用常识知识:使用常识推理模型或知识图谱来判断文档内容是否符合常识,避免生成不符合事实的回答。

  1. 采用多阶段reranking

将reranking过程分为多个阶段,逐步精细化文档排序:

粗排阶段:首先基于简单、高效的指标(如BM25得分)进行初步排序,筛选出一部分高潜力文档。

精排阶段:对粗排后的文档集使用更复杂的评分函数或模型进行二次排序,进一步提升相关文档的优先级。

微调阶段(可选):对于某些关键应用场景,可以加入人工规则或专家干预的微调阶段,确保最终选择的文档满足特定业务需求。

  1. 在线学习与反馈循环

在实际部署中,收集用户反馈(如点击率、满意度评分等)来不断优化reranking策略:

在线学习:利用在线学习算法(如Bandit算法、强化学习等)动态调整评分函数参数,使其适应用户行为变化。

主动学习:在保证用户体验的前提下,适时向用户询问对生成答案的满意度,收集标注数据用于模型迭代。

通过上述策略的综合运用,可以有效地通过reranking提升RAG模型在文本生成任务中的准确度。

请注意,具体的实现方式需根据实际应用场景、数据资源和计算资源进行调整。

Video:AI 新视界

Tool:Llama3 在线Gemma在线ChatAIlist

Link:https://www.cnblogs.com/farwish/p/18156488

相关推荐
CodeDevMaster37 分钟前
browser-use:AI驱动的浏览器自动化工具使用指南
python·llm
带刺的坐椅2 小时前
开发 MCP Proxy(代理)也可以用 Solon AI MCP 哟!
java·ai·llm·solon·mcp·mcp-server·mcp-client
Zhikes6 小时前
潮了 低配电脑6G显存生成60秒AI视频 本地部署/一键包/云算力部署/批量生成
ai
胡攀峰9 小时前
第12章 微调生成模型
人工智能·大模型·llm·sft·强化学习·rlhf·指令微调
yuanlaile9 小时前
AI大模型自然语言处理能力案例演示
人工智能·ai·自然语言处理
考拉悠然科技12 小时前
考拉悠然:科技与匠心,以烟草虫情AI监测系统共筑品质未来
ai
安冬的码畜日常12 小时前
【AI 加持下的 Python 编程实战 2_10】DIY 拓展:从扫雷小游戏开发再探问题分解与 AI 代码调试能力(中)
开发语言·前端·人工智能·ai·扫雷游戏·ai辅助编程·辅助编程
Apifox.16 小时前
Apifox 4月更新|Apifox在线文档支持LLMs.txt、评论支持使用@提及成员、支持为团队配置「IP 允许访问名单」
前端·人工智能·后端·ai·ai编程
RUNTIME17 小时前
大模型微调实操记录
llm