探索搜索技术中的挑战与创新

探索搜索技术中的挑战与创新

我们参与了一个关于搜索技术的播客，特别讨论了语言模型中的检索增强生成 (RAG)。

RAG 是自然语言处理 (NLP) 中一种前沿方法。它结合了信息检索和语言生成模型。我们介绍了它如何增强 AI 理解、检索和生成类人文本的能力。

更多关于 RAG

可以将 RAG 视为一个从庞大数据库中查找相关知识的系统。它接收您的查询，找到最佳可用信息，然后提供答案。

RAG 是 NLP 的下一步发展。通过集成检索机制，它超越了传统生成模型的局限性。借助 RAG，NLP 可以访问外部知识源、数据库和文档，从而确保更准确、上下文更相关且信息量更大的输出。

使用 RAG，我们可以实现更精确的语言生成以及更好的上下文理解。RAG 帮助我们将现实世界的知识融入 AI 生成的文本中。这可以提高在以下任务中的整体性能，例如

• 回答问题
• 生成摘要
• 设置对话

评估 RAG 和 LLM 的重要性

评估对于任何利用 LLM 的应用都至关重要。它可以增强对应用质量的信心，并支持反馈和改进循环的实施。

评估基于 RAG 和 LLM 的应用的独特挑战

*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

• 建立一套定义或期望的文档集，这可能是一个重大挑战。
• 衡量*主观性*，这与数据在给定领域或使用案例中的适用或匹配程度有关。

播客讨论回顾

在播客中，我们讨论了以下内容

• 模型评估 (LLM) - 在给定使用案例的领域级别理解模型，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，例如分块策略、分块大小、分块重叠等。
• 检索评估 - 理解平均精度、折损累积增益 (DCG) 以及归一化 DCG 等因素。
• 生成评估 (E2E) - 建立护栏。评估提示。评估生成上下文所需的块数。

录音

感谢 DataTalks.Club 组织了本次播客。

活动提醒

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

延伸阅读

• Qdrant 博客