搜索技术中的挑战与创新

搜索技术中的挑战与创新

我们参加了一个关于搜索技术，特别是语言模型中检索增强生成 (RAG) 的播客。

RAG 是自然语言处理 (NLP) 中的一种前沿方法。它结合了信息检索和语言生成模型。我们描述了它如何增强 AI 理解、检索和生成类似人类文本的能力。

更多关于 RAG 的信息

可以将 RAG 想象成一个从庞大数据库中查找相关知识的系统。它接收你的查询，找到可用的最佳信息，然后提供答案。

RAG 是 NLP 的下一步。它通过整合检索机制，超越了传统生成模型的局限性。通过 RAG，NLP 可以访问外部知识源、数据库和文档。这确保了更准确、更具上下文相关性且信息更丰富的输出。

通过 RAG，我们可以实现更精确的语言生成和更好的上下文理解。RAG 帮助我们将真实世界的知识融入到 AI 生成的文本中。这可以提高以下任务的整体性能：

• 回答问题
• 创建摘要
• 建立对话

RAG 和 LLM 评估的重要性

评估对于任何利用 LLM 的应用程序都至关重要。它能增强对应用程序质量的信心。它还支持反馈和改进循环的实施。

评估 RAG 和基于 LLM 的应用程序的独特挑战

检索是检索增强生成的关键，因为它影响生成响应的质量。潜在问题包括：

• 建立一套明确或预期的文档，这可能是一个重大挑战。
• 衡量主观性，这与数据如何很好地适应或应用于给定领域或用例有关。

播客讨论回顾

在播客中，我们讨论了以下内容：

• 模型评估 (LLM) - 了解给定用例领域级别的模型，支持所需的上下文长度和术语/概念理解。
• 摄取管道评估 - 评估与数据摄取和处理相关的因素，如分块策略、分块大小、分块重叠等。
• 检索评估 - 了解平均精度、折损累计增益 (DCG) 以及归一化 DCG 等因素。
• 生成评估 (E2E) - 建立防护措施。评估提示。评估设置生成上下文所需的块数。

录音

感谢 DataTalks.Club 组织了这个播客。

活动提醒

如果您对类似的讨论感兴趣，请观看由 DeepRec.ai 组织的以下活动的录音。

延伸阅读

• Qdrant 博客