是指创建两个索引一个由文档摘要组成另
Posted: Mon Apr 21, 2025 10:27 am
索引降噪:是根据业务特点去除索引数据中的无效成分突出其核心知识从而降低噪音的干扰保障核心知识的比重。比如原文档内容是“How can I download source code from github.com”其核心内容是“download source code、github”其他噪音可以忽略。
多级索引:是指创建两个索引一个由文档摘要组成另一个由文档块组成并分两步搜索首先通过摘要过滤掉相关文档然后只在这个相关组内进行搜索。这种多重索引策略使RAG系统能够根据查询的性质和上下文选择最合适的索引进行数据检索从而提升检索质量和响应速度。
但为了引入多重索引技术我们还需配套加入多级路由机制 土库曼斯坦电话号码列表 比如对于查询“最新发表的Rag论文推荐”RAG系统首先将其路由至论文专题的索引然后根据时间筛选最新的Rag相关论文。 聊聊炙手可热的Rag:产生原因、基本原理与实施路径 HYDE:全称是Hypothetical Document Embeddings用LLM生成一个“假设”答案将其和问题一起进行检索。
HyDE的核心思想是接收用户提问后先让LLM在没有外部知识的情况下生成一个假设性的回复。然后将这个假设性回复和原始查询一起用于向量检索。假设回复可能包含虚假信息但蕴含着LLM认为相关的信息和文档模式有助于在知识库中寻找类似的文档。
多级索引:是指创建两个索引一个由文档摘要组成另一个由文档块组成并分两步搜索首先通过摘要过滤掉相关文档然后只在这个相关组内进行搜索。这种多重索引策略使RAG系统能够根据查询的性质和上下文选择最合适的索引进行数据检索从而提升检索质量和响应速度。
但为了引入多重索引技术我们还需配套加入多级路由机制 土库曼斯坦电话号码列表 比如对于查询“最新发表的Rag论文推荐”RAG系统首先将其路由至论文专题的索引然后根据时间筛选最新的Rag相关论文。 聊聊炙手可热的Rag:产生原因、基本原理与实施路径 HYDE:全称是Hypothetical Document Embeddings用LLM生成一个“假设”答案将其和问题一起进行检索。
HyDE的核心思想是接收用户提问后先让LLM在没有外部知识的情况下生成一个假设性的回复。然后将这个假设性回复和原始查询一起用于向量检索。假设回复可能包含虚假信息但蕴含着LLM认为相关的信息和文档模式有助于在知识库中寻找类似的文档。