文档分级

了解RAG

检索增强生成（RAG）是一种先进的框架，结合了检索方法和生成式语言模型的优势。检索组件从大型语料库中识别出相关片段，而生成组件则将这些片段综合为连贯且符合上下文的回复。

文档分级在RAG中的作用

在RAG框架中，文档分级确保用于生成的文档具备高质量和高相关性。这提升了RAG系统的整体表现，使输出更加准确且具备上下文相关性。分级过程包括以下几个关键方面：

• 相关性： 确保检索到的文档与查询高度相关。
• 质量： 从完整性、准确性和可靠性等方面评估文档质量。
• 上下文契合度： 确保文档能够很好地契合查询和生成回复的上下文。

RAG中的文档分级是如何进行的？

RAG中的文档分级涉及多步操作与多种技术，以保证检索文档的最高质量与相关性。常用方法包括：

1. 关键词匹配： 基础技术，通过查询关键词的出现与频率对文档进行分级。
2. 语义相似度： 利用神经网络等先进方法评估文档与查询的语义相关性。
3. 排序算法： 应用如密集段落检索（DPR）、最大边际相关性（MMR）、句子窗口检索等算法，从多种指标对文档进行排序。
4. 重新排序： 使用假设文档嵌入（HyDE）和大语言模型重新排序等技术，根据文档对生成连贯且准确回复的潜力重新排列文档。

文档分级在RAG中的应用

文档分级在RAG的多种应用场景中至关重要，包括：

• 摘要生成： 通过检索和分级关键片段，为长文档生成简明摘要。
• 实体识别： 通过识别并分级包含实体提及的相关片段来提取命名实体。
• 关系抽取： 通过分级片段并基于最相关信息生成描述，识别实体之间的关系。
• 主题建模： 检索并分级与特定主题相关的片段，确保主题的连贯表达。