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大模�?RAG �l�验�?PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1268

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

一�?/strong>LLMs 已经具备�?ji��n)较��力�?ji��n)�Q�存在哪些不��点?

�?/span> LLM 已经具备�?ji��n)较��力的基础上，仍然存在以下问题�Q?/span>

• �q�觉问题�Q?/span>LLM 文本生成的底层原理是��Z��概率�?/span> token by token 的�Ş式，因此�?x��)不可避免�?/span>

产生“一本正�l�的胡说八道”的情况；

• 时效性问�?/strong>�Q?/span>LLM 的规模越大，大模型训�l�的成本��高�Q�周期也��p��ѝ��那么具有时效性的�?/span>

据也��无法参与训�l�，所以也��无法直接回�{�时效性相关的问题�Q�例�?/span>“帮我推荐几部热映的电(sh��)

影？”�Q?/span>

• 数据安全问题�Q�通用�?/span> LLM 没有企业内部数据和用��h��据，那么企业惌��在保证安全的前提�?/span>

使用 LLM�Q�最好的方式��是把数据全部放在本圎ͼ�企业数据的业务计��全部在本地完成。而在

�U�的大模型仅仅完成一个归�U�的功能

二、什么是 RAG?

RAG�Q?/span>Retrieval Augmented Generation, ��(g��)索增强生成）(j��)�Q�即 LLM 在回�{�问题或生成文本�Ӟ��?/span>

�?x��)从大量文��中检索出相关的信息，然后��Z��q�些信息生成回答或文本，从而提高预��质量�?/span>

2.1 R�Q�检索器模块

�?/span> RAG技术中�Q?/span>“R”代表��(g��)索，其作用是从大量知识库中检索出最相关的前 k 个文档。然而，构徏

一个高质量的检索器是一��Ҏ(gu��)��战。研�I�探讨了(ji��n)三个关键问题�Q?/span>

2.1.1 如何获得准确的语义表�C�？

�?/span> RAG 中，语义�I�间指的是查询和文��被映��的多维�I�间。以下是两种构徏准确语义�I�间的方

法�?/span>

1. 块优�?/span>

处理外部文��的第一步是分块�Q�以获得更细致的特征。接着�Q�这些文档块被嵌入�?/span>

选择分块�{�略�Ӟ��需要考虑被烦(ch��)引内容的特点、��用的嵌入模型�?qi��ng)其最适块大小、用��h��询的预期

长度和复杂度、以�?qi��ng)检索结果在特定应用中的使用方式。实际上�Q�准��的查询�l�果是通过灉|��应用

多种分块�{�略来实现的�Q��ƈ没有最佳策略，只有最适合的策略�?/span>

1. 微调嵌入模型

在确定了(ji��n) Chunk 的适当大小之后�Q�我们需要通过一个嵌入模型将 Chunk 和查询嵌入到语义�I�间

中。如今，一些出色的嵌入模型已经问世�Q�例�?/span> UAE�?/span>Voyage�?/span>BGE�{�，它们在大规模语料库上

预训�l�过

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