本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法：基于重排模型和基于LLM。文章指出，重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程，类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中，精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后，文章得出结论：使用重排模型的方法轻量级、开销较小；而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好，但成本较高，且只有在使用ChatGPT

更新时间：2024-06-16 10:28:58

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法：基于重排模型和基于LLM。文章指出，重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程，类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中，精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后，文章得出结论：使用重排模型的方法轻量级、开销较小；而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好，但成本较高，且只有在使用ChatGPT

更新时间：2024-06-16 10:09:32

引入RAG架构构建了基于AGV的私有知识库。测试结果表明，有了RAG的加持可以利用大语言模型的优势，快速的构建私有的本地知识库，又保证了数据安全性。利用此知识库可快速掌握相关知识提升工作效率。

更新时间：2024-06-16 10:08:33

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更新时间：2024-06-16 10:02:44

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法：基于重排模型和基于LLM。文章指出，重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程，类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中，精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后，文章得出结论：使用重排模型的方法轻量级、开销较小；而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好，但成本较高，且只有在使用ChatGPT

更新时间：2024-06-16 09:59:25

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更新时间：2024-06-16 09:57:08

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更新时间：2024-06-16 09:44:38

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更新时间：2024-06-16 09:40:27

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更新时间：2024-06-16 09:37:10

图片由AI生成将大型文档拆分为较小的部分是影响检索增强生成(RAG)系统性能的一个基本但关键的因素。

更新时间：2024-06-16 09:35:01

本文介绍了重排序的原理和两种主流的重排序方法：基于重排模型和基于LLM。文章指出，重排序是对检索到的上下文进行再次筛选的过程，类似于排序过程中的粗排和精排。在检索增强生成中，精排的术语就叫重排序。文章还介绍了使用Cohere提供的在线模型、bge-reranker-base和bge-reranker-large等开源模型以及LLM实现重排序的方法。最后，文章得出结论：使用重排模型的方法轻量级、开销较小；而使用LLM的方法在多个基准测试上表现良好，但成本较高，且只有在使用ChatGPT

更新时间：2024-06-16 09:32:59