文档重排序
文档重排序是根据用户查询的相关性对检索到的文档进行重新排序的过程，优化搜索结果，使最相关的信息优先呈现。这是检索增强生成（RAG）系统中的关键步骤，通常与查询扩展结合使用，以提升 AI 搜索和聊天机器人的召回率和精确度。...
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RAG
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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。
