通過檢索增強發電（RAG）和RERANKING提高LLM精度

>解鎖增強llms的力量：檢索效果（抹布）和重新啟動

大型語言模型（LLM）徹底改變了AI，但是幻覺和過時的信息之類的限制阻礙了其準確性。 通過將LLMS與動態信息檢索相結合，檢索增強的生成（RAG）和Reranking提供解決方案。 讓我們探索這種功能強大的組合。

為什麼抹布增強了llms？ 在各種NLP任務上

llms excel，如下所示：

> LLMS

IvánPalomares
1. 但是，LLM有時會在上下文適當的響應中掙扎，產生錯誤或荒謬的信息（幻覺）。 此外，他們的知識受培訓數據的“知識截止”點的限制。 例如，在2024年1月之前接受過培訓的LLM不會知道當月出現的新流感株。 再培訓LLMS經常在計算上很昂貴。 抹布提供了更有效的替代方案。 抹布利用外部知識基礎來補充LLM的內部知識。這可以提高響應質量，相關性和準確性，而無需不斷再培訓。 抹布的工作流程是：
2. QUERY：
>接收到用戶的問題。
3. 檢索：>系統訪問知識庫，識別相關文檔。

生成：

> llm結合了查詢並檢索了文檔以製定響應。

>

重新固定：優化檢索
1. > RERANKING完善了檢索的文檔，以優先考慮特定查詢和上下文的最相關信息。 該過程涉及：
2. 初始檢索：一個系統（例如，使用TF-IDF或向量空間模型）檢索一組文檔。 >

> reranking：

>一種更複雜的機制基於其他條件（用戶偏好，上下文，高級算法）。 >

reranking Process | IvánPalomares

與推薦系統不同，重新考慮的重點是實時查詢響應，而不是主動的建議。

> RERANKING在抹布增強的LLMS中的價值

重讀可顯著增強抹布供電的LLM。 在初始文檔檢索後，重新管理確保LLM使用最相關和高質量的信息，提高響應準確性和相關性，尤其是在專業領域。

> reranker types

存在各種重讀方法，包括：

• 多矢量rerankers：>使用多個向量表示以提高相似性匹配。
• 學習排名（LTR）：使用機器學習學習最佳排名。
• 基於伯特的rerankers：利用伯特的語言理解能力。
• >增強學習重讀者：根據用戶交互數據優化排名。
• >雜交rerankers：結合多種策略。
>

>用重新固定（langchain示例）構建抹布管道

>本節使用Langchain庫重新播放，展示了簡化的RAG管道。 （在Google CoLab筆記本上可用的完整代碼 - 簡短省略的鏈接）。 該示例處理文本文件，創建嵌入式，使用OpenAI的LLM，並根據余弦相似性合併自定義的重新依給功能。 該代碼既展示一個版本，又不重新播放，並且啟用了Reranking的精製版本。

>

進一步探索

抹布是LLM技術的關鍵進步。 本文介紹了Reranking在增強抹布管道中的作用。 要深入潛水，請探索有關抹布的資源，其性能改進以及Langchain在LLM應用程序開發方面的功能。 （省略為簡短的鏈接）。

>

以上是通過檢索增強發電（RAG）和RERANKING提高LLM精度的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！