检索增强生成（RAG）
检索增强生成（RAG）是一种先进的人工智能框架，将传统的信息检索系统与生成式大语言模型（LLM）相结合，通过整合外部知识，使AI生成的文本更加准确、及时且具有上下文相关性。...
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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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
常见问题
- 什么是RAG中的文档分级？
检索增强生成（RAG）中的文档分级指的是根据文档的相关性和质量进行评估和排序，以确保仅使用最合适的文档来生成回复。
- RAG中的文档分级是如何进行的？
文档分级包括关键词匹配、语义相似度分析、如密集段落检索（DPR）等排序算法，以及利用大语言模型或假设文档嵌入（HyDE）等方法进行重新排序等技术。
- 为什么文档分级在AI中很重要？
文档分级确保AI系统只检索和使用最相关和高质量的文档，从而产生更准确、可靠并且上下文合适的回复。
- 文档分级的主要应用有哪些？
文档分级用于AI系统中的摘要、实体识别、关系抽取和主题建模等任务，这些都依赖于精确的文档选择和排序。
