在当今数字化的时代，AI 模型的应用越来越广泛，而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章，深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...这样，在检索时，模型可以更好地理解每个块的含义，提高检索的准确性。 2. Contextual BM25 创建 BM25 索引。...例如，有些模型在处理自然语言文本时表现出色，而有些模型则更适合处理特定领域的知识。在选择嵌入模型时，需要根据具体的应用场景进行评估和选择。 3....五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍，我们可以看出，这些方法可以结合使用，以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...总之，改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新，我们相信可以找到更加有效的方法，为 AI 技术的发展做出更大的贡献。
towardsdatascience.com/build-industry-specific-llms-using-retrieval-augmented-generation-af9e98bb6f68 使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型...让我们深入研究如何通过检索增强生成（RAG）构建特定行业的大型语言模型。 现在很多公司都在尝试通过像ChatGPT这样的大型语言模型可以获得大量的生产力提升。...通过这个简单的技巧，你已经使用文档检索增强了你的大型语言模型！这也被称为检索增强生成（RAG）。...使用RAG构建特定行业的问答模型 RAG原型 上图概述了如何构建一个基本的RAG，该RAG利用大型语言模型在自定义文档上进行问题回答。...然而，这个领域还处于初级阶段，使用向量搜索驱动的大型语言模型在他们的自定义文档上的行业特定应用可以成为先行者，并超越他们的竞争对手。
作者通过使用两种方法来探索金融情绪分析背景下的潜力和适用性: 在特定的领域（金融领域）的数据集上，使用小语言模型进行微调，作者测试了250M到3B参数各种模型 以gpt-3.5 turbo为重点的情境学习...使用财务特定数据集，研究了3种尺寸:Flan-T5 base (250M)， Flan-T5 large (780M)和Flan-T5-xl (3B参数)。...论文概述 论文首先总结了特定于金融领域的SOTA模型: FinBERT:使用总计4.9B Token组的金融通信语料库进行微调的BERT。...所以作者建议，当k-shot增加时可以使用语义相似检索或思维链(CoT)或线索和推理提示(CARP)方法来解决性能下降的问题。...总结 可以看到，针对特定的领域，微调小模型还是能过够得到很好的效果，这在对于我们实际应用是是非常有帮助的，不仅可以节省成本，还可以节省我们的训练时间，可以让我们进行快速的版本迭代。
RAG通常包括两个阶段：1、检索上下文相关信息；2、使用检索到的知识指导生成过程。简单来说，就像开卷考试，我们可以携带参考材料用来查找相关信息来回答问题。...1.2 RAG意义 目前对大模型的使用通常存在两个主要挑战：1、由于生成模型依赖于内在知识（权重），对于未覆盖到的知识领域可能会产生大量的幻觉，也就是“一本正经的胡说八道”；其次，由于大模型参数量巨大...1.3 RAG应用框架 RAG应用框架如下图所示，包含文本向量化、检索向量数据库、获取上下文（相关知识/文档）、prompt构造、调用大模型执行文本生成等主要环节。...从分类的角度说，包括：原生向量数据库（Chroma、LanceDB、Mivus等）、支持向量的全文检索数据库（Elastic、Lucene、OpenSearch和Solr）、支持向量的NoSQL数据库（...主流向量数据库的部分指标对比如下： 通常大模型应用场景，Milvus等原生向量数据库是最推荐的。
COIL有效地结合了Lexical IR和Neural IR各自的优点，通过建立高效的上下文倒排索引缓解了传统检索模型中的词汇不匹配和语义不匹配的问题，同时比起近几天发展起来的稠密向量检索模型，COIL...基于深度语言模型检索 以BERT为代表的深度语言模型(deep LM)对Neural IR的发展产生了巨大的影响。...以SentenceBERT和DPR为代表的基于deep LM的稠密检索模型在多个检索任务上取得了最优性能，后续也有很多研究探讨了如何训练出一个泛化性能更好的稠密检索模型，比如语义残差嵌入(semantic...观察DPR和ColBERT的模型结构，我们自然会思考是否存在介于这两者之间的检索模型，该模型的复杂度和检索速度接近于DPR，而检索准确度接近于ColBERT，而作者提出的COIL模型正好是DPR和ColBERT...「Dense Retriever：」 以DPR为代表的稠密检索模型其实等价于COIL-full中的[CLS]匹配，而COIL通过token级的语义匹配信号来弥补了稠密检索模型丢失了token级别的交互信息的缺陷
1.背景 目前工业界基于向量內积检索的召回算法有两大缺点： 首先，Embdding 向量学习的目标和最大內积搜索算法的结构其实并不是完全契合； 其次，依赖 user 和 item 的 Embedding...为了克服这两大缺点，阿里提出了基于树的检索算法 TDM/JTM。TDM/JTM 将索引建模成一棵树结构，候选集的每个 Item 为树中的叶子结点，并将模型的参数学习和树结构的参数学习结合起来训练。...这种很好的提高了检索的精度，但是基于树的检索算法也有很明显的问题： 首先，树结构本身很难学习，而且树结构的部分叶子结点可以会因为稀疏数据而导致学习不充分； 其次，候选集只属于一个叶子节点，不符合常理。...同时这也限制了模型只能从一个角度来刻画候选集，影响了模型的表达。 为此，作者提出了一种端到端的模型训练框架“深度检索” DR，该模型使用 D*K 维的矩阵来作为索引结构（如下图所示）。...我们最终的优化目标为： 在使用算法 3 进行 BeamSearch 来检索一组候选项之后，我们使用 Softmax 函数重新对这些候选项进行排序，从而获得最终的最优候选项。
Unsupervised Redundancy Elimination to Compress Dense Vectors for Passage Retrieval Introduction 近两年来，以DPR为代表的稠密向量检索模型在开放域问答等领域得到了广泛的应用...虽然DPR能够提供更准确的检索结果，但DPR所生成的向量索引的内存占用是很大的。...可以发现，在向量维度较大的时候( 、 )，无监督PCA的表现更好，当向量维度较小的时候( )，有监督微调的表现会更好，然而这时候模型性能下降得也非常明显，因此总体来说无监督PCA更有实用价值...Hybrid Search 大量研究已表明结合稀疏向量检索(BM25)和稠密向量检索能够提升性能，其中最简单有效的方法是对分数做线性加权求和： 这里我们简单地设定 ，即稠密检索和稀疏检索等权。...Discussion 限制稠密向量检索模型落地的一大瓶颈就是推理时延和内存消耗的问题，这篇论文通过实验证明了简单的主成分分析加上乘积量化，在辅以稀疏向量检索，就能在保证准确度的前提下大幅减少内存占用，提升检索速度
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....检索模型的分类 检索的核心，在于计算query和document的 相似度 。...依此可以把信息检索模型分为如下三类： 基于统计的检索模型 使用exact-match来衡量相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document...基于exact-match的检索模型是召回中必不可少的一路。...其实，在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。
今天介绍的这篇文章由清华大学和华为联合发表，核心是提升向量检索的效果，在树检索的基础上，实现了索引构建和表示学习的端到端联合建模，提升了树检索的一致性。...树检索是提升稠密向量检索效率的一种常用方法。...Dense retrieval将query和document分别编码成向量，可以使用TwinBERT等类似的双塔模型拟合rank loss，得到query和document的向量。...然后对于一个query向量，计算其和所有document向量的打分，选择topN的document作为第一阶段的检索结果。 然而，这种方式的计算开销很大，全库进行检索显然是不现实的。...2、现有树检索的问题 现有的树检索模型，一般采用两阶段的方式：第一阶段训练query-document的双塔模型，拿到query和document的向量；第二阶段基于第一阶段训练好的向量，通过聚类算法构建层次树
传统的跨域序列推荐模型通过用户和物品建模来获取协同信息，忽略了有价值的语义信息。最近，大语言模型显示出强大的语义推理能力，促使我们引入它们来更好地捕捉语义信息。...然而，将大模型引入跨域序列推荐并非易事，因为有两个关键问题:无缝信息集成和特定领域的生成。...针对这一问题，该文提出了URLLM框架，通过同时探索基于大模型的用户检索方法和领域基础来提高跨域序列推荐的性能。...首先提出一种新的双图序列模型来捕获多样化的信息，以及一种对齐和对比学习方法来促进领域知识迁移。然后，采用用户检索生成模型将结构信息无缝地集成到大模型中，充分利用大模型的推理能力。...此外，提出了一种特定于域的策略和一个精化模块来防止域外生成。 在Amazon上的广泛实验表明，与最先进的基线相比，URLLM具有信息集成和特定领域生成能力。 更多技术细节请阅读原始论文。
特别是在一些知识问答场景，如人工客服，知识库检索等方面，一个问题有很多种描述方法，所以在通过向量查询的方式中，根据相似度计算后会最大可能得检索到所有相关的答案，然后按照最佳匹配的权重返回最理想的结果，如大模型中的...文本相似度表达语义，在这里要引入一个NLP–文本向量化，即向量语义(vector semantics)模型，目前常见的向量语义模型会根据不同的领域有不同领域的向量语义模型，如我们可以在modelscope...上找到很多领域的文本向量模型，这些文本向量模型也是根据当前领域中的语料数据进行针对性的训练生成。...常用的算法模型有 CBoW连续词袋模型 根据周围的上下文词预测中间词。上下文由当前（中间）单词之前和之后的几个单词组成。这种架构称为词袋模型，因为上下文中的单词顺序并不重要。...最后到输出层，输出层，需要进行优化有压缩，方便向量存储与检索，这个又会涉及到向量模型优化的一些知识点，这个可以有兴趣可以参考word2vec完成算法模型进行研究： https://www.tensorflow.org
例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。...通过这个例子我们不难窥探出语义匹配的强大的能力，它在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有着极大的用武之地！...信息检索：在信息检索领域的很多应用中，都需要根据原文本来检索与其相似的其他文本，使用场景非常普遍。除纯文本检索外，SimNet还适用于通过标签来检索图片、视频等场景，大大提高检索效率。...新闻推荐：通过用户刚刚浏览过的新闻标题，自动检索出其他的相似新闻，个性化地为用户做推荐，从而增强用户粘性，提升产品体验。...智能客服：用户输入一个问题后，自动为用户检索出相似的问题和答案，节约人工客服的成本，提高效率。
一 背景 大模型无疑是这两年最火的概念，国内外各厂商都不甘示弱纷纷推出自己的大模型能力和应用。...废话不多说，在实际的大模型应用中，向量检索服务无疑是目前不可缺少的一个重要部分，几乎所有的prompt工程都离不开，因此这里从阿里的DashVector入手，从实际应用角度来了解什么是向量检索服务，以及怎样使用...使用DashVector服务能有效提升向量检索效率，实现针对非结构化数据的高性能向量检索服务，可广泛应用于大模型搜索、多模态搜索、AI搜索、分子结构分析等几乎所有的 AI 搜索场景。...3.2.4 构造prompt，向大模型提问 这一步比较简单，直接调用通义千问大模型的DashScope api，指定模型为 qwen-turbo，使用定义的提示词结合上一步召回的文档进行提问。...这个接口支持的检索能力包括：（1）根据向量进行相似性检索；（2）根据主键（对应的向量）进行相似性检索；（3）带过滤条件的相似性检索；（4）带有Sparse Vector的向量检索。
简而言之，RAG系统通过整合大型语言模型（LLM）与外部知识源，实现了能力的显著提升。这种整合机制使得模型能够动态地引入相关信息，从而生成既连贯又准确，且与上下文高度相关的回应。...RAG系统的核心组件包括： 检索器（Retriever）：负责从外部知识库中高效提取与查询相关的数据。 生成器（Generator）：利用LLM将检索到的信息融合，生成接近人类表达的回应。...通过结合这些组件，RAG系统能够提供基于实时数据而非仅依赖预训练知识的答案，有效解决了预训练知识可能迅速过时的问题以及大模型幻觉问题。...检索器（Retriever）：在知识数据库中搜索与用户查询匹配的文档向量，利用向量相似性找到最相关的信息。 生成器（Generator）：结合检索到的信息和LLM自身的知识库，生成连贯、准确的回应。...优化各组件性能，减少延迟，是提升用户体验的关键。 资源需求：支持向量数据库和大型语言模型需要强大的基础设施，导致计算成本高昂。合理规划资源，降低成本，是实现可持续发展的关键。
近日，抽空跑通了delf模型，它已经成为tensorflow models中research的一个子工程（见网址：https://github.com/tensorflow/models/tree...以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...而DELF模型则是ICCV 2017和CVPR 2018（Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking）提到的是当前效果最好的以图搜图的模型...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...1、DELF的架构（实现流程） 如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。
语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。...文章Pre-training Tasks for Embedding-based Large-scale Retrieval提出了三个针对检索设计的预训练任务，都是使用Wikipedia的大量无标注数据进行自监督训练...（Approximate Nearest Neighbor Negative Contrastive Learning for dense text retrieval[2]） 文中指出，端到端训练的深度检索模型有时效果甚至不如基于...exact-match的稀疏检索模型，这是因为过多的使用简单负例（random或者in-batch负采样）没有提供很多信息量，其 梯度范数较小、收敛速度慢 。
Google Summer of Code 2024 使用特定领域 Jenkins 知识增强现有 LLM 模型。...最后一部分是利用 Discourse 上提供的社区问题，我们可以使用 discource api 来修剪 Jenkins 帖子并检索具有已批准解决方案的帖子，然后我们可以执行另一个请求来检索这些帖子及其答案...GGML 库的部分吸引力在于能够将这种二进制模型量化为更小的模型，从而可以更快地运行。Llama.cpp 存储库中有一个名为 quantize 的工具，可用于将模型转换为不同的量化级别。...JenAI 作为一种系统 深色模式下的 JenAI 登录页 浅色模式下的 JenAI 登录页 JenAI 聊天页面 后续步骤 这个想法可以进一步增强，并且提供了许多方法来实现相同的目标： 使用检索增强生成...(RAG)，它结合了数据库或传统信息检索系统的优势与大型语言模型的功能 Llama3 已经过超过 15 万亿个标记的预训练，其训练数据集比 Llama2 使用的数据集大 7 倍，这使得它在针对 Jenkins
ALIGN 和 CLIP 表明，当有足够的训练数据时，在图像 - 文本对上使用对比学习损失来训练双编码器模型（即通过两个独立的编码器训练的模型），效果非常好。...- 文本匹配的表示模型，该模型将多任务学习应用于图像 - 文本对，并与涵盖 100 多种语言的翻译对相结合。...我们发现，相对于最先进的模型 ALIGN，资源不足的语言有着显著的性能提升。 各种多语言图像-文本检索基准的平均召回率。...检索分析 我们还分析了 WIT 数据集上的零样本检索实例，比较了 ALIGN 和 MURAL 对英语（en）和印地语（hi）的检索。...此外，在使用多模态模型学习的文本表示中，观察区域语言学和接触语言学的提示也很有意思。因此，需要进一步探索通过多模态模型（如 MURAL）隐式学习到的各种联系。
，我们讨论了在零样本情况下应用密集模型进行检索的一些挑战。...这是众所周知的，BEIR基准测试将多种检索任务组合在一起，作为模型在未见过数据集上表现的代理。在零样本情况下实现良好的信息检索，即使用预训练模型进行一键式搜索文本字段，正是我们想要实现的目标。...事实上，我们发现文档段落平均扩展到大约 100 个 token ，并且我们看到与正常文本索引的大小大致相同。在特定限制条件下，这种检索可以利用倒排索引，而我们已经在Lucene中拥有非常成熟的实现。...此预训练任务对于在特定下游任务上获得最佳结果非常重要。...而交叉编码器没有这样的限制。很有可能对于特定的训练查询q1和q2以及文档d1和d2，我们必须同时安排q1与d1和d2接近，而q2与d1接近但与d2远离。
这样的向量可以代表图像的内容、风格、色彩等信息，从而用于图像识别、分类或检索任务。...结果存储 嵌入向量生成后，需要将它们存储起来以便于后续的检索和分析。...当我们使用向量化模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002模型）将文本转化为向量后，每个向量的维度表示某种语义特征，向量中的值反映了相应特征的强度。...Tiktoken 是 OpenAI 开发的一个库，用于从模型生成的文本中计算 token 数量。...，如ada ) print("测试数据：",response.data[0].embedding) 结果 最终检索到匹配度前三的文本向量 后续会使用到向量数据库 完成知识库的搭建 欢迎小伙伴们
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