信息检索

【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