RAG & Rerank 目前大模型应用中，RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种在对话（QA）场景下最主要的应用形式，它主要解决大模型的知识存储和更新问题。 简述RAG without Rerank的主要过程： #mermaid-svg-uZZviWR0EPuo9dU5 {font-family:"trebuchet ms",verd

RAG+Rerank原理 上一篇【RAG实践】基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人 我们介绍了什么是RAG，以及如何基于LLaMaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人，原理图和步骤如下： 这里面主要包括包括三个基本步骤： 1. 索引 — 将文档库分割成较短的 Chunk，并通过编码器构建向量索引。 2. 检索 — 根据问题和 ch

文章目录 背景简介代码实现自定义检索器向量检索实验向量检索和rerank 实验 代码开源 背景 在前面部分 大模型生成RAG评估数据集并计算hit_rate 和 mrr 介绍了使用大模型生成RAG评估数据集与评估； 在 上文 使用到了BM25 关键词检索器。接下来，想利用向量检索器测试一下在RAG评估数据集上的 hit_rate 和 mrr； 简介 使用 向量检索 和 r

摘要 阿里小蜜是开放域的问答系统，是检索式问答系统和生成式问答系统的结合体。 框架 直接上流程图，比较清晰 用户输入一个问题q，先采用IR(Information Retrieval)模型检索出一些数据库中的QA对作为候选，然后采用attentive Seq2Seq模型对上述检索出的候选答案进行重新排序，如果排名第一的候选答案的得分高于某个阈值，将此答案作为标准答案输出，否则输出基于a

Rerank 在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）过程中扮演了一个非常重要的角色，普通的 RAG 可能会检索到大量的文档，但这些文档可能并不是所有的都跟问题相关，而 Rerank 可以对文档进行重新排序和筛选，让相关的文档排在前面，从而提高 RAG 的效果。 本文将介绍使用 HuggingFace 的 Text Embedding Inherence 工具部

总结 generator: GRU，policy gradient优化，self reward + differential reward，从粗排到精排 evaluator: bi-lstm+self-attention，交叉熵损失，对final list做rank 细节 generator 把gru当作一个policy，reward有2部分：self reward + different

采用该方法的必要性： 由于实际场景图像的复杂性，仅仅利用VLAD向量的相似并不能取得很好的精度，通常先利用VLAD向量从图像库中快速的检索出最相似的K幅图像，然后再进一步筛选。 图像检索(7)：取得更好的检索结果 从图像检索角度提升最终距离排序结果，目前常用的有两种： AQE 扩展查询的方法有很多，简单有效的就是均值扩展查询（Average Query Expansion,AQE） 初始检索，

建议读者手中有re-ranking的代码，或者看过某个行人充实别的代码。 一，re-ranking大致流程：    re-ranking是一个图像检索问题，给定一个probe，要从图片集gallery中找出与它相似的图片。如： 既然是检索问题，那么ranking前得到的ranking list就很重要，ranking list有没有使用某些算法得到，这有着很大区别，如下图： L是没有用算法

建议读者手中有re-ranking的代码，或者看过某个行人充实别的代码。 一，re-ranking大致流程：    re-ranking是一个图像检索问题，给定一个probe，要从图片集gallery中找出与它相似的图片。如： 既然是检索问题，那么ranking前得到的ranking list就很重要，ranking list有没有使用某些算法得到，这有着很大区别，如下图： L是没有用算法