小学生都能懂的 RRF(Reciprocal Rank Fusion)说明

小学生都能懂的 RRF(Reciprocal Rank Fusion)说明

让我们用一个简单的例子来解释RRF(Reciprocal Rank Fusion)公式。

想象一下,你和你的朋友们都在寻找一本丢失的书。你们每个人都列出了自己认为最有可能藏书的地方,并且按照可能性从高到低排序。RRF公式就是用来结合所有人的列表,找出最有可能的地方。

假设有三个朋友,他们的列表如下:

朋友A的列表:

  1. 书架
  2. 桌子
  3. 床下

朋友B的列表:

  1. 床下
  2. 书架
  3. 桌子

朋友C的列表:

  1. 桌子
  2. 书架
  3. 床下

RRF公式是这样工作的:对于每个地方,我们计算它在每个人列表中的位置的倒数,然后把这些倒数加起来。这个总和就是这个地方的"融合分数"。

例如,对于"书架",它在朋友A的列表中排名第1,在朋友B的列表中排名第2,在朋友C的列表中排名第2。我们计算倒数:

  • 朋友A:1 / 1 = 1
  • 朋友B:1 / 2 = 0.5
  • 朋友C:1 / 2 = 0.5

然后把这三个数加起来:1 + 0.5 + 0.5 = 2。

对于"床下",它在朋友A的列表中排名第3,在朋友B的列表中排名第1,在朋友C的列表中排名第3。我们计算倒数:

  • 朋友A:1 / 3 = 0.33
  • 朋友B:1 / 1 = 1
  • 朋友C:1 / 3 = 0.33

然后把这三个数加起来:0.33 + 1 + 0.33 = 1.66。

对于"桌子",它在朋友A的列表中排名第2,在朋友B的列表中排名第3,在朋友C的列表中排名第1。我们计算倒数:

  • 朋友A:1 / 2 = 0.5
  • 朋友B:1 / 3 = 0.33
  • 朋友C:1 / 1 = 1

然后把这三个数加起来:0.5 + 0.33 + 1 = 1.83。

最后,我们比较这三个地方的"融合分数":书架(2),床下(1.66),桌子(1.83)。书架的分数最高,所以它是最有可能藏书的地方。

这就是RRF公式的基本思想,它帮助我们结合多个列表,找出最有可能的答案。

相关推荐
水如烟16 分钟前
孤能子视角:三十六计之远交近攻——拓扑重构
人工智能
YOLO数据集集合20 分钟前
番茄病害智能诊断系统:YOLO+DeepSeek农业AI落地实践
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉
QN1幻化引擎22 分钟前
我写了一个「有八层意识结构」的 Python 认知引擎,它没有用任何 LLM
人工智能·算法·架构
anyup41 分钟前
这一套绝了!AI 大模型写故事,星云 SDK 驱动 3D 数字人实时演绎
前端·人工智能·aigc
张彦峰ZYF1 小时前
大模型LLM ACA - ACP认证考试真题冲刺演练二答案参考
人工智能·lora·llm·embedding·rag·few-shot
SoaringPigeon1 小时前
NVIDIA博客-预训练去想象,微调去行动:世界-动作模型 (WAM) 的崛起
人工智能·深度学习·机器人·自动驾驶
甲维斯1 小时前
骚操作N:把GPT5.6接入Claude Code大发神威!
人工智能
Token炼金师1 小时前
注意力的六脉:QKV 数学、头设计、RoPE、Flash、掩码与剪枝 —— Transformer 核心机制全解
人工智能·深度学习·llm
触底反弹2 小时前
🧠 LangChain Agent 入门:为什么直接调大模型 API 远远不够?
人工智能·node.js·llm