#RAG | AIGC # RAG召回率提升的方法以及优劣势

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的模型,用于增强大型语言模型(LLMs)的性能。召回率(Recall)是衡量RAG系统性能的关键指标之一,它表示系统能够检索到的相关文档占所有相关文档的比例。提升RAG的召回率可以通过以下几种方法实现:

  1. 改进召回(Retrieval):通过改进召回过程来提高从大规模语料库中检索与给定查询相关的文档的准确性和效率[7]。

  2. 利用上下文信息:在召回过程中纳入查询和文档的上下文信息,可以更准确地判断文档与查询的相似度[7]。

  3. 引入多任务学习:将召回任务与其他相关任务(如分类、实体识别等)相结合,可以提高召回的准确性[7]。

  4. 使用知识图谱:知识图谱包含丰富的语义信息和实体关系,可以用于增强召回的准确性[7]。

  5. 引入重排(Reranking):对召回结果进行排序,旨在提高生成答案的质量[7]。

  6. 使用强化学习:通过试错来学习最优策略,从而提高重排的准确性[7]。

  7. 引入用户反馈:收集用户对生成答案的反馈,可以不断优化重排模型[7]。

  8. 使用知识蒸馏:将教师模型的输出作为软标签,用于训练学生模型,提高重排的准确性[7]。

  9. 优化文档读取器:通过优化文档读取器来提高文档加载的准确性和效率[6]。

  10. 重写用户查询:将自然语言查询通过大语言模型转换为优化后的自定义查询语句,提高准确性和召回率[8]。

  11. 模块化RAG:通过模块化RAG整合多种方法来增强RAG的不同组成部分[2]。

  12. RAG融合:结合多查询检索和对检索到的文档进行重排的方法,提高搜索结果的相关性[2]。

这些策略可以帮助提升RAG系统在处理大型语言模型应用时的性能和效率,从而提高召回率。

优劣势

每种方法提升RAG系统召回率的优劣势如下:

  1. 改进召回(Retrieval)

    • 优势:可以提高检索相关性的准确性,提升系统性能。
    • 劣势:可能需要复杂的算法和更多的计算资源。
  2. 利用上下文信息

    • 优势:增加上下文理解,提高检索的相关性。
    • 劣势:处理上下文信息可能增加计算复杂度。
  3. 引入多任务学习

    • 优势:通过共享表示来提升不同任务间的协同效果。
    • 劣势:设计合适的多任务学习框架可能具有挑战性。
  4. 使用知识图谱

    • 优势:提供丰富的语义信息,增强模型的推理能力。
    • 劣势:知识图谱的构建和维护需要持续的工作。
  5. 引入重排(Reranking)

    • 优势:优化检索结果,提升最相关文档的排名。
    • 劣势:可能需要额外的模型和计算来执行重排。
  6. 使用强化学习

    • 优势:自动学习最优策略,适应性强。
    • 劣势:训练过程可能不稳定,需要大量数据。
  7. 引入用户反馈

    • 优势:实时调整,提高用户满意度。
    • 劣势:需要有效的机制来收集和整合用户反馈。
  8. 使用知识蒸馏

    • 优势:将复杂模型的知识迁移到简单模型,提高效率。
    • 劣势:可能损失一些细节信息。
  9. 优化文档读取器

    • 优势:提高文档加载的速度和准确性。
    • 劣势:可能需要针对特定数据源定制解决方案。
  10. 重写用户查询

    • 优势:通过优化查询来提高检索的相关性。
    • 劣势:自动重写查询可能需要复杂的自然语言处理技术。
  11. 模块化RAG

    • 优势:允许灵活地集成和优化RAG的不同组件。
    • 劣势:模块间的协调和集成可能复杂。
  12. RAG融合

    • 优势:结合多种技术,提高整体性能。
    • 劣势:实现和维护可能较为复杂,需要平衡不同技术。

在实际应用中,选择哪种方法或组合取决于具体的业务需求、资源可用性以及系统的当前性能。通常,最佳策略是综合考虑多种方法,以达到召回率和系统性能的最佳平衡。

参考文献

  1. 深度探索:如何优化检索增强生成(RAG)流程中的检索器性能
  2. RAG性能优化终极指南 - 知乎
  3. RAG应用程序的12种调优策略:使用“超参数”和策略优化来提高检索性能
  4. 如何优化 RAG 系统的性能表现?10 条实用策略 - InfoQ 写作社区
  5. 【AI大模型应用开发】【RAG优化 / 前沿】0. 综述:盘点 …
  6. 从召回与重排看RAG架构下的LLM应用效果提升-百度开发者中心
  7. 借助这个开源项目,我将 RAG 的准确性和召回率都提高了两倍!
  8. 改进召回(Retrieval)和引入重排(Reranking)提升RAG …
  9. NLP(八十四)RAG框架中的召回算法可视化分析及提升方法
  10. 大语言模型的检索增强生成 (RAG) 方法 | Prompt Engineering …

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/19386.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

PHPSTOM配置Laradock,xdebug,phpunit

原理图: 片面理解: phpstorm启用一个9000端口,这个端口用来接收到信息后,启用xdebug功能。服务器端(docker), 当客户端访问laravel项目域名后, 并读取xdebug.ini的配置, 把调试的请求数据, 向配置里面的端口发送消息, 配置里面的端…

OrangePi Alpro开箱体验 ubuntu 与 openEuler 实时性对比

OrangePi Alpro开箱体验 & ubuntu 与 openEuler 实时性对比 1 介绍1.1 概述1.2 OrangePi Kunpeng Pro vs OrangePi AIpro 2 开箱3 芯片介绍OrangePi AIpro(8T)Atlas 200I DK A2 4 开机连接鼠标、键盘、显示器桌面查看系统信息配置网络查看IP远程SSHWinSCP 5 GPIO Toolgpio_…

medsam ,数入xml +img, 根据检测框,原图显示分割效果,加上点的减少处理

1、输入每张图片的多个检测框,得到这张图片的sam 分割结果 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import osjoin os.path.join import torch from segment_anything import sam_model_registry from skimage import io, transform import torch.nn…

轧钢测径仪分析软件,四大图表带来产线新视角!

轧钢测径仪是智能化检测设备,除了测径仪主体外,还配有测控软件系统,从这里可对测径仪进行各种设置,亦可从此观测到测径仪获得的各种信息,如检测信息、分析图表、计算尺寸、历史数据等。而从测径仪获得的图表信息主要有…

伦敦银和现货白银是一回事吗

伦敦银和现货白银不能直接完全地画上等号,但如果投资者所指指的是国际市场上的现货白银交易,那么二者应该是等同的——因为在国际贵金属投资市场上,现货白银的别称就是伦敦银,伦敦银和现货白银指的其实是同一回事。 因为早在很多个…

代码随想录-算法训练营day47【动态规划09:打家劫舍、打家劫舍II、打家劫舍III】

代码随想录-035期-算法训练营【博客笔记汇总表】-CSDN博客 第九章 动态规划part09● 198.打家劫舍 ● 213.打家劫舍II ● 337.打家劫舍III详细布置 今天就是打家劫舍的一天,这个系列不算难,大家可以一口气拿下。198.打家劫舍 视频讲解:h…

Qt使用setColumnHidden()函数隐藏列后无法再次显示出来,解决方法

调用:setColumnHidden()后,紧接着调用resizeColumnsToContents(),但是这样会改变之前设置的列宽,所以要在写个函数保存之前设置的列宽,然后调用resizeColumnsToContents(),再恢复列宽。 例子: ...........…

ES报错1

ES在kibana的JSON如图: 提交后错误信息如下 所以是什么错误呢: 原来是:json的格式有误改成 这里的错误其实是我在文件传输时,为了节约空间,没有以json格式传递,而是一串字符就传过来了,需要使用josn的格式化工具格式化才行,结果格式化的不正确,才遇到此坑

go语言方法之通过嵌入结构体来扩展类型

我们先来看看这个类型: import "image/color"type Point struct{ X, Y float64 }type ColoredPoint struct {PointColor color.RGBA } 我们完全可以将ColoredPoint定义为一个有三个字段的struct,但是我们却将Point这个类型嵌 入到ColoredPoin…

图片处理软件有哪些?这三款软件好用

图片处理软件有哪些?在当今这个数字化时代,图片处理软件成为了我们日常生活和工作中不可或缺的工具。无论是为了修饰个人照片,还是为了设计专业海报,这些软件都能帮助我们轻松实现创意和美化。那么,究竟有哪些热门的图…

【因果推断python】1_因果关系初步1

目录 为什么需要关心因果关系? 回答不同类型的问题 当关联确实是因果时 为什么需要关心因果关系? 首先,您可能想知道:它对我有什么好处?下面的文字就将围绕“它”展开: 回答不同类型的问题 机器学习目…

数据结构【队列】

队列的的概念 队列是一种特殊的线性表,特殊之处在于它只允许在表的头部进行删除操作,而在表的尾部进行插入操作,和栈一样,队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头。队列中…

Nginx R31 doc-10-NGINX Reverse Proxy 反向代理

配置 NGINX 作为反向代理 配置 NGINX 作为反向代理用于 HTTP 和其他协议,支持修改请求头和对响应进行细粒度的缓冲。 本文介绍了代理服务器的基本配置。您将学习如何将请求从 NGINX 转发到不同协议的代理服务器上,修改发送到代理服务器的客户端请求头&…

全球首个多语种手语视频生成模型诞生:SignLLM

近日,一项名为 SignLLM 的新型 AI 技术取得了突破性进展,或将彻底改变听障人士的沟通方式。作为全球首个多语种手语生成模型,SignLLM 能够将输入的文本或语音指令,实时转化为对应的手语手势视频,为打破语言障碍、促进信…

TiDB-从0到1-分布式事务

TiDB从0到1系列 TiDB-从0到1-体系结构TiDB-从0到1-分布式存储TiDB-从0到1-分布式事务TiDB-从0到1-MVCC 一、事务定义 这属于老生常谈了,无论不管是传统事务还是分布式事务都离不开ACID A:原子性C:一致性I:隔离性D:…

怎么查看 iOS ipa包 mobileprovision 改动

查看 iOS .ipa 包中的 .mobileprovision 文件(即配置文件或描述文件)的改动,可以通过以下步骤进行: 重命名 .ipa 文件:将 .ipa 文件扩展名改为 .zip。例如,如果文件名为 MyApp.ipa,则重命名为 M…

A 股涨停板实时数据 API 数据接口

A 股涨停板实时数据 API 数据接口 股票 / A股 / 涨停数据,所有A股涨停板实时数据,A 股涨停数据 / 实时数据。 1. 产品功能 支持所有 A 股涨停板实时数据查询;包含 A 股实时交易多项指标数据;毫秒级查询性能;全接口支…

Linux系统编程(五)多线程创建与退出

目录 一、基本知识点二、线程的编译三、 线程相关函数1. 线程的创建(1)整型的传入与接收(2)浮点数的传入与接收(3)字符串的传入与接收(4)结构体的传入与接收 2. 线程的退出3. 线程的…

机器学习笔记——线性回归、梯度下降

线性回归 什么是线性回归就不说了,直接说线性回归的目标就是首先需要一个损失函数,使得损失函数最小化来训练得出的模型,最常用的损失函数是均方误差 例子 如果要预测房屋平均售价之前需要对数据标准化,用到StandarScalar这个类&…

FastGPT私有化部署+OneAPI配置大模型

介绍 FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排,从而实现复杂的问答场景! 官网地址 https://doc.fastai.site/docs/intro/ 部署 FastGPT提供…