kiểm tra tăng cường sinh thành kỹ thuật
RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) kỹ thuật là một loại kết hợp tin tức kiểm tra ( Retrieval ) cùng văn bản sinh
Thành ( Generation ) tự nhiên ngôn ngữ xử lý ( NLp ) phương pháp. Trung tâm tư tưởng là đem truyền thống kiểm tra kỹ thuật cùng hiện đại tự nhiên ngôn ngữ
Sinh thành kỹ thuật tương kết hợp, lấy đề cao văn bản sinh thành chuẩn xác tính cùng tương quan tính. Nó chỉ ở thông qua từ phần ngoài tri thức căn bản trung kiểm tra tương quan tin tức tới
Phụ trợ đại hình ngôn ngữ mô hình ( như Gpt hệ liệt ) sinh thành càng chuẩn xác, đáng tin cậy trả lời.
Ở RAG kỹ thuật trung, toàn bộ quá trình chủ yếu chia làm ba cái bước đi như đồ sở kỳ: Hướng dẫn tra cứu ( Inde xing ), kiểm tra
( Retrieval ) cùng sinh thành ( Generation ). Đầu tiên, hướng dẫn tra cứu bước đi là đem đại lượng hồ sơ hoặc số liệu tập hợp tiến hành dự xử lý, đem
Này phân cách thành nhỏ lại khối ( chunk ) cũng tiến hành mã hóa, sau đó tồn trữ ở vector cơ sở dữ liệu trung. Cái này quá trình mấu chốt ở chỗ đem phi kết
Cấu hóa văn bản số liệu chuyển hóa vì kết cấu hóa vector tỏ vẻ, để với kế tiếp kiểm tra cùng sinh thành bước đi. Kế tiếp là kiểm tra bước đi, nó
Căn cứ đưa vào tuần tra hoặc vấn đề, từ vector cơ sở dữ liệu trung kiểm tra ra cùng tuần tra nhất tương quan trước k cái chunk. Này một bước ỷ lại với hiệu suất cao
Ngữ nghĩa tương tự độ tính toán phương pháp, lấy bảo đảm kiểm tra đến chunk cùng tuần tra có độ cao tương quan tính. Cuối cùng là sinh thành bước đi, nó đem
Nguyên thủy tuần tra cùng kiểm tra đến chunk cùng nhau đưa vào đến dự huấn luyện transformer mô hình ( như Gpt hoặc bERt ) trung, sinh thành nhất
Chung đáp án hoặc văn bản. Cái này mô hình kết hợp nguyên thủy tuần tra ngữ nghĩa tin tức cùng kiểm tra đến tương quan trên dưới văn, lấy sinh thành chuẩn xác, nối liền
Thả tương quan văn bản.
RAG khái niệm cùng bước đầu thực hiện là từ douwe Kiela, patrick Lewis cùng Ethan perez đám người ở 2020 năm lần đầu
Đưa ra. Bọn họ ở luận văn 《Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks》
Trung kỹ càng tỉ mỉ giới thiệu RAG nguyên lý cùng ứng dụng, theo sau Google chờ công cụ tìm kiếm công ty đã bắt đầu thăm dò như thế nào đem RAG kỹ thuật ứng dụng đến lục soát
Tác kết quả sinh thành trung, lấy đề cao tìm tòi kết quả chuẩn xác tính cùng tương quan tính. Ở chữa bệnh lĩnh vực, RAG kỹ thuật có thể trợ giúp bác sĩ nhanh chóng kiểm
Tác y học tri thức, sinh thành chuẩn xác chẩn bệnh kiến nghị cùng trị liệu phương án.
văn bản tương tự độ tính toán
Văn bản tương tự độ tính toán là tự nhiên ngôn ngữ xử lý ( NLp ) lĩnh vực một cái quan trọng nghiên cứu phương hướng, nó chỉ ở cân nhắc hai cái hoặc nhiều văn
Bổn chi gian tương tự trình độ. Văn bản tương tự độ tính toán nguyên lý căn cứ vào hai cái chủ yếu khái niệm: Tính chung cùng sai biệt. Tính chung chỉ chính là hai cái văn bản
Chi gian cộng đồng có được tin tức hoặc đặc thù, mà sai biệt còn lại là chỉ chúng nó chi gian bất đồng chỗ. Đương hai cái văn bản tính chung càng lớn, sai biệt càng
Tiểu, chúng nó chi gian tương tự độ liền càng cao.
Văn bản tương tự độ tính toán có thể căn cứ bất đồng phân loại tiêu chuẩn tiến hành phân loại. Đầu tiên căn cứ vào thống kê phương pháp phân loại, loại này phương pháp chủ yếu
Chú ý văn bản trung từ ngữ xuất hiện tần suất cùng phân bố, thông qua thống kê tin tức tới tính toán văn bản chi gian tương tự độ. Thường thấy căn cứ vào thống kê phương
Pháp có thừa huyền tương tự độ, Jaccard tương tự độ chờ. Tiếp theo là căn cứ vào ngữ nghĩa phương pháp phân loại, loại này phương pháp ý đồ lý giải văn bản hàm nghĩa
Cùng trên dưới văn, thông qua tương đối văn bản ngữ nghĩa tin tức tới tính toán tương tự độ. Thường thấy căn cứ vào ngữ nghĩa phương pháp có căn cứ vào từ vector phương pháp
( như word2Vec, GloVe chờ ) cùng căn cứ vào chủ đề mô hình phương pháp ( như LdA, pLSA chờ ). Cuối cùng là căn cứ vào máy móc học tập phương
Pháp phân loại, loại này phương pháp lợi dụng máy móc học tập thuật toán tới huấn luyện mô hình, thông qua mô hình tới đoán trước văn bản chi gian tương tự độ. Thường thấy căn cứ vào
Máy móc học tập phương pháp có duy trì vector cơ ( SVm ), mạng lưới thần kinh chờ.
Trước mắt, ở trong ngoài nước, văn bản tương tự độ tính toán đã lấy được phong phú thành quả. Quốc nội phương diện, đại học Thanh Hoa chờ cơ cấu nghiên cứu
Giả đưa ra căn cứ vào chiều sâu học tập văn bản tương tự độ tính toán phương pháp, lợi dụng mạng lưới thần kinh mô hình tới bắt giữ văn bản thâm tầng ngữ nghĩa tin tức, thật
Hiện so cao tương tự độ tính toán độ chặt chẽ. Giang Tô đại học sư phạm nghiên cứu giả đưa ra lợi dụng 《 từ điển Tân Hoa 》 xây dựng vector không gian tới làm trung
Văn văn bản ngữ nghĩa tương tự độ phân tích phương pháp, nên phương pháp ở tiếng Trung văn bản tương tự độ tính toán phương diện lấy được lộ rõ hiệu quả. Phóng nhãn nước ngoài,
Google nghiên cứu giả đưa ra word2Vec thuật toán, nên thuật toán đem từ ngữ tỏ vẻ vì cao duy vector không gian trung điểm, thông qua tính toán điểm chi
Gian khoảng cách tới cân nhắc từ ngữ chi gian tương tự độ. word2Vec thuật toán ở văn bản tương tự độ tính toán lĩnh vực có rộng khắp ảnh hưởng. Tư thản
Phúc đại học chờ cơ cấu nghiên cứu giả đưa ra bERt mô hình, nên mô hình thông qua đại lượng vô giám sát học tập tới bắt giữ văn bản trên dưới văn tin
Tức, có thể thực hiện cao độ chặt chẽ văn bản tương tự độ tính toán. bERt mô hình ở nhiều hạng tự nhiên ngôn ngữ xử lý nhiệm vụ trung đều lấy được ưu dị biểu
Hiện.
tấu chương tiểu kết
Tấu chương chủ yếu giới thiệu bổn hạng mục trung sử dụng bốn loại mấu chốt kỹ thuật cùng mô hình. Này đó kỹ thuật chủ yếu căn cứ vào đại hình ngôn ngữ mô hình, hơn nữa
Ỷ lại với RAG kỹ thuật nguyên lý. Giới thiệu tri thức rút ra kỹ thuật, nó lợi dụng tiên tiến tự nhiên ngôn ngữ xử lý kỹ thuật từ văn bản trung lấy ra cố ý
Nghĩa tin tức cùng tri thức, theo sau thảo luận văn bản xử lý trung sở sử dụng RAG kỹ thuật, nên kỹ thuật có thể lộ rõ đề cao đại hình ngôn ngữ mô hình ở
Chuyên nghiệp lĩnh vực tính năng, tăng cường tin tức kiểm tra chuẩn xác tính cùng hiệu suất. Cuối cùng tham thảo ở văn bản so đối quá trình trung sở cần tương tự độ tính toán
Phương pháp, này đối với đánh giá văn bản chi gian tương tự trình độ quan trọng nhất.
Hiểu biết rõ ràng số liệu thu hoạch nơi phát ra sau, tiến hành số liệu thu thập, số liệu thu thập phương pháp bao gồm tự động hoá cùng tay động hai loại phương thức:
Tự động hoá thu thập: Lợi dụng biên soạn Python kịch bản gốc thông qua ApI tiếp lời tự động từ kể trên cơ sở dữ liệu cùng tập san trung download văn hiến cùng nguyên
Số liệu, bộ phận số hiệu như đồ sở kỳ. Loại này phương pháp ưu điểm là hiệu suất cao, có thể đại lượng nhanh chóng mà thu thập số liệu. Sử dụng
beautifulSoup cùng Requests kho từ mở ra thu hoạch tập san trang web bò lấy số liệu.
Tay động thu thập: Thông qua phỏng vấn thư viện, nghiên cứu cơ cấu cùng với liên hệ văn chương tác giả chờ phương thức thu hoạch không dễ tự động download tài nguyên. Tuy
Nhiên này phương pháp càng tốn thời gian, nhưng có trợ giúp thu hoạch càng toàn diện số liệu tập, đặc biệt là một ít mới nhất hoặc chưa công khai nghiên cứu thành quả.
Đem hai loại phương pháp thu thập đến văn hiến số liệu tiến hành tập hợp, lớn nhất phạm vi đem có quan hệ điện lực LcA lĩnh vực tiếng Anh văn hiến tiến hành hối
Tổng, cộng đạt được 507 thiên.
Cuối cùng là đem các con đường thu hoạch đến văn hiến số liệu cùng nguyên số liệu tập hợp, tiến hành số liệu dự xử lý.
Thu thập đến số liệu cần trải qua rửa sạch cùng dự xử lý, mới có thể dùng cho kế tiếp phân tích.
Số liệu dự xử lý bước đi bao gồm:
Số liệu rửa sạch: Xóa bỏ lặp lại ký lục, chỉnh lý sai lầm số liệu cách thức, bổ khuyết thiếu hụt giá trị.
Số liệu chỉnh hợp: Tương lai tự bất đồng nơi phát ra số liệu chỉnh hợp đến một cái thống nhất cách thức cùng số liệu kho trung, như biểu sở kỳ, để tiến
Tiến lên một bước phân tích.
Vì sử kế tiếp tri thức căn bản sinh thành càng thêm chuẩn xác cùng hoàn thiện, đối văn hiến nội dung cụ thể tiến hành sàng chọn. Tỷ như bộ phận văn hiến trung vẫn chưa nhắc tới
Sở dụng số liệu, mà là chỉ ra sở dụng cơ sở dữ liệu liên tiếp, như đồ sở kỳ, ở đối nên thiên văn hiến tiến hành phân tích sau, số liệu bộ phận chính là thiếu
Thiếu, cuối cùng xây dựng tri thức căn bản liền không hoàn chỉnh, ở thuyên chuyển đại mô hình trả lời tương quan vấn đề khi, cực đại xác suất sinh ra ảo giác. Bởi vậy vì
Xây dựng càng vì chuẩn xác chuyên nghiệp mô hình, đối bò gỡ xuống tới 507 thiên văn hiến tiến hành sàng chọn, lựa chọn bao gồm lưu trình đồ ( system
boundaries ), các đơn nguyên quá trình hoặc sinh sản phân đoạn đầu nhập ( input ), sản xuất ( output ), số liệu ( life cycle
inventory ), cùng với số liệu thời gian, địa điểm, thu hoạch phương pháp, kỹ thuật chi tiết văn hiến làm cuối cùng ứng dụng số liệu. Thẩm tra đối chiếu nội dung
Sau văn hiến số liệu tập cộng 98 thiên tiếng Anh văn hiến.
