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资源编号

13433

最后更新

2025-04-14
摘要 :

《大模型外挂知识库优化-如何利用大模型辅助召回》电子书下载: 这篇文章讨论了如何利用大型语言模型(LLM)来优化知识库的召回策略,以提高问答系统的性能。主要介绍了……

哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“《大模型外挂知识库优化-如何利用大模型辅助召回》电子书下载”,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《大模型外挂知识库优化-如何利用大模型辅助召回》电子书下载

《大模型外挂知识库优化-如何利用大模型辅助召回》电子书下载:

这篇文章讨论了如何利用大型语言模型(LLM)来优化知识库的召回策略,以提高问答系统的性能。主要介绍了两种策略:HYDE和FLARE。

一、为什么需要使用大模型辅助召回?
传统的文档召回方法依赖于用户问题的向量表示,但用户问题往往是口语化和模糊的,这会影响召回质量。通过引入大模型,可以利用其强大的语义理解能力来生成高质量的伪答案,从而提高召回效果。

策略一:HYDE
1. HYDE思路
​​生成伪答案​​:使用LLM根据用户问题生成k个伪答案。
​​向量表示​​:将这些伪答案和用户问题转换为向量。
​​向量融合​​:计算这些向量的平均值,形成一个新的融合向量。
​​召回文档​​:利用融合向量从文档库中召回相关文档。

2. HYDE问题
HYDE方法在结合微调过的向量化模型时效果不佳,依赖于LLM的能力。
在zero-shot场景下,HYDE效果较好,但随着LLM模型规模的增大,效果提升。
对于微调过的向量化模型,使用较小的LLM生成伪答案可能会带来负面影响。

策略二:FLARE
1. 为什么需要FLARE?
传统的一次性召回方法在长文本生成场景下效果不佳,容易生成与query相关性弱的内容。
FLARE通过多次召回来改善生成质量,避免模型幻觉问题。

2. FLARE的召回策略
2.1 策略1
​​思路​​:通过设计prompt和提供示例,让模型在需要查询知识时主动提出问题。
使用特定格式(如[Serch(“模型自动提出的问题”)])来标识主动召回。
利用生成的问题进行召回,并将召回的答案插入到文本中。
避免频繁召回影响生成质量,通过控制生成概率和禁止生成主动召回标识来解决。
​​缺陷​​:
LLM可能不愿意生成主动召回标识。
过于频繁的召回可能影响生成质量。
不微调方案可靠性差。

2.2 策略2
​​思路​​:基于模型生成词的置信度来决定是否召回。
每生成64个token,找到第一个完整句子作为“假答案”。
如果“假答案”中有低置信度的token,进行召回。
解决方法包括丢弃低概率token或对低置信度内容提问。

文章介绍了两种利用大模型辅助知识库召回的策略:HYDE和FLARE。HYDE通过生成伪答案并融合向量来提高召回效果,而FLARE则通过多次召回和主动召回机制来改善生成质量。这两种策略都旨在利用大模型的强大能力来优化问答系统的性能。

嘿,伙伴们,今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型外挂知识库优化-如何利用大模型辅助召回》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴,希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记,精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦!如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识,请关注我们的官网“AI智研社”,保证让你收获满满呦!

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