信息检索

MedEureka 医疗领域用于多粒度、多数据类型基于文本嵌入检索的测试数据集最近在研究医疗领域的基于文本嵌入的信息检索，需要一个比较全面的评测数据集，因此找到了《MedEureka: A Medical Domain Benchmark for Multi-Granularity and Multi-Data-Type Embedding-Based Retrieval》一文，发表于NAACL 2025，NAACL是CCF的B类会议，算是不错的会议了，文章质量相信不差。但是在复现学习的时候却发现以下问题，分享出来供高手指点。

【自然语言处理】语义基石：WordNet与知网赋能自然语言处理的深层逻辑与实践路径目录一、引言二、知识存储的本质分野：从词汇网络到概念原子（一）WordNet：以同义词集为核心的词汇语义生态

在未来等你

RAG实战指南 Day 28：RAG系统缓存与性能优化欢迎来到"RAG实战指南"系列的第28天！今天我们将深入探讨RAG系统的缓存机制与性能优化策略。在实际生产环境中，RAG系统往往面临高并发、低延迟的需求，而合理的缓存设计和性能优化可以显著提升系统响应速度、降低计算成本。本文将系统讲解RAG系统中各层级的缓存策略、性能瓶颈识别方法以及优化技巧，帮助开发者构建高性能、高可用的RAG系统。

RATE：基于LLM的检索增强生成技术提取管道在技术变革的时代，技术图谱对提升决策制定起着关键作用。这些图谱高度依赖于自动化的技术提取方法。本文介绍了检索增强技术提取(RATE)，一种基于大型语言模型(LLM)的从科学文献中自动提取技术的管道。

5个开源RAG框架对比还在为RAG应用开发头疼吗？别急，今天给大家推荐五款完全开源免费的RAG框架，覆盖自动优化、多模态处理、本地部署、生产环境支持等多种场景，助你轻松搞定RAG开发！👇

【GoMate框架案例】讯飞大模型RAG智能问答挑战赛top10 Baseline【RAG框架】GoMate：RAG Framework within Reliable input,Trusted output

RAG系统的7个检索指标：信息检索任务准确性评估指南大型语言模型（LLMs）作为一种生成式AI技术，在近两年内获得了显著的关注和应用。但是在实际部署中，LLMs的知识局限性和幻觉问题仍然是一个挑战。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）通过为LLM提供额外的外部知识和上下文，有效地解决了这些问题。截至2024年RAG已经成为应用生成式AI领域中最具影响力的技术之一。事实上，几乎所有基于LLM的应用都在某种程度上采用了RAG技术。

深度学习引领信息检索革新：从传统方法到神经网络信息检索的探索信息检索（Information Retrieval，IR）是自然语言理解（NLU）的典型应用之一，旨在根据用户提供的查询，在大量的文档库中找到相关信息。信息检索在数字化时代扮演着关键的角色，为用户提供了在庞大数据海洋中寻找和获取信息的能力。其背后的技术和算法的不断进步，使得我们能够更智能、高效地满足日益增长的信息需求。这也反映了NLP在处理实际问题中的实际应用，特别是在面对大规模文本数据时的重要性。

BM25（Best Matching 25）算法基本思想BM25（Best Matching 25）是一种用于信息检索（Information Retrieval）和文本挖掘的算法，它被广泛应用于搜索引擎和相关领域。BM25 基于 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的思想，但对其进行了改进以考虑文档的长度等因素。

信息检索与数据挖掘｜（四）索引构建目录📚硬件基础📚基于块的排序索引方法🐇BSBI算法(blocked sort-based indexing)

信息检索与数据挖掘 |（一）介绍数据挖掘是用来理解事物的。机器学习是用来预测事物的。人工智能是用来生成行动的。🔥分类🔥聚类 🔥降维

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