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新品发布会演讲稿范文,seo技术教学视频,网络推广软件分发平台,移动商城官网 积分兑换很多同学在做 RAG#xff08;检索增强生成#xff09;项目时#xff0c;都会遇到一个头疼的问题#xff1a;向量检索召回的内容经常“文不对题”#xff0c;导致大模型回答出现幻觉。今天我们就来聊聊如何通过 Rerank#xff08;精排#xff09;技术#xff0c;让你的 …很多同学在做 RAG检索增强生成项目时都会遇到一个头疼的问题向量检索召回的内容经常“文不对题”导致大模型回答出现幻觉。今天我们就来聊聊如何通过 Rerank精排技术让你的 RAG 系统脱胎换骨。有不少同学问我“我的 RAG 系统明明把文档切好了向量库也建好了为什么用户问问题时找出来的文档还是不准”其实这是传统 RAG 架构中一个非常经典的问题。今天这篇文我就带大家深入理解“粗排”与“精排”并手把手教你在 Golang 项目中引入 Rerank 机制。1. 为什么向量检索还不够在标准的 RAG 流程中我们通常使用**向量检索Vector Search**来寻找相关文档。它的工作原理是把用户问题Query变成向量。把文档块Chunk变成向量。计算两个向量的余弦相似度取 Top K。这种方法叫Bi-Encoder架构。它的最大优势是快亿级数据毫秒级响应但缺点也很明显它丢失了细粒度的语义交互。举个例子Query: “Python 怎么调用 C 的动态库”Doc A: “Python 调用 C 动态库的详细教程…” (强相关)Doc B: “C 调用 Python 脚本的方法…” (不相关但关键词高度重合)在向量空间中Doc B 因为包含大量相同的关键词Python, C, 调用其向量距离可能和 Query 非常近导致被错误召回。这时候大模型拿到的上下文是 Doc B它自然就回答不出正确答案甚至开始“一本正经地胡说八道”。2. 什么是 Rerank精排为了解决这个问题我们需要引入第二阶段Rerank重排序。这就好比招聘向量检索粗排HR 快速筛选简历。只要简历里有“Golang”、“3年经验”这些关键词就先捞出来。这一步要快可能捞出 100 份简历。Rerank精排面试官进行深度面试。面试官会仔细阅读简历的每一个项目经验甚至进行面对面交流。这一步比较慢但非常精准最终只选出最匹配的 3 个人。在技术上Rerank 通常使用Cross-Encoder架构。它将 Query 和 Document同时输入到模型中让模型逐字逐句地对比两者的关系输出一个相关性得分Score。一图胜千言左边的 Bi-encoder双塔编码器 正是向量检索的核心架构它会分别将输入 A、B 编码成独立的向量再通过余弦相似度计算匹配度。这种方式可以预计算文档向量并存储在向量数据库中适合大规模、高效率的召回即向量检索。右边的 Cross-encoder交叉编码器 是 Rerank重排的常用模型它将输入 A、B 拼接后一起编码直接输出相关性分数能捕捉文本间的细粒度交互。精度更高但速度慢适合对向量检索得到的候选集进行精准重排序即 Rerank。3. RAG 进阶架构Retrieve Rerank加入 Rerank 后我们的 RAG 流程变成了这样Retrieval (粗排)使用向量检索快速召回 Top 50 个候选文档。Rerank (精排)使用 Cross-Encoder 模型对这 50 个文档进行精细打分。Filter: 截取得分最高的 Top 5。Generation: 将这 Top 5 喂给大模型生成答案。虽然 Rerank 增加了一点点延迟通常几十毫秒但它能带来质的飞跃。实验数据表明加入 Rerank 后RAG 系统的检索准确率MRR/NDCG通常能提升10%~20%。4. 实战在 Golang 中接入 Rerank目前市面上有很多优秀的 Rerank 模型比如 BGE-Reranker开源最强、Cohere Rerank商业闭源效果好。这里我们以Cohere Rerank为例看看在 Golang 中怎么写代码。首先你需要申请一个 Cohere 的 API Key注册送额度。package mainimport (contextfmtlog cohere github.com/cohere-ai/cohere-go/v2 cohereclient github.com/cohere-ai/cohere-go/v2/client)func main() {// 1. 初始化客户端 client : cohereclient.NewClient(cohereclient.WithToken(YOUR_API_KEY))// 2. 模拟粗排召回的文档 (这里包含了相关和不相关的) docs : []*string{ ptr(Golang 是一种静态强类型语言性能优异。), ptr(Python 是一种解释型语言适合数据分析。), ptr(Java 的生态系统非常庞大。), ptr(Go 语言的并发模型基于 Goroutine 和 Channel。), // 强相关 }// 3. 用户问题 query : Go 语言的并发优势是什么// 4. 调用 Rerank 接口 resp, err : client.Rerank(context.TODO(), cohere.RerankRequest{ Model: ptr(rerank-multilingual-v2.0), // 支持多语言的模型 Query: query, Documents: docs, TopN: ptr(3), // 只取前 3 名 })if err ! nil { log.Fatal(err) }// 5. 打印结果 fmt.Printf(用户问题: %s\n, query) fmt.Println(--------------------------------------------------)for _, result : range resp.Results { docContent : *docs[result.Index] fmt.Printf(排名: %d | 得分: %.4f | 内容: %s\n, result.Index, result.RelevanceScore, docContent) }}func ptr[T any](v T) *T { return v }运行结果预期即便粗排时混入了很多不相关的文档Rerank 也能把最相关的Go 语言的并发模型基于 Goroutine 和 Channel。准确地排到第一名并且给出一个很高的相关性得分。5. 什么时候需要“离线”精排标题里提到了“离线精排”这通常指的是在对检索质量要求极高或者模型私有化部署的场景。如果你的数据非常敏感不能发给 Cohere/OpenAI或者你想追求极致的性价比你可以选择离线部署 BGE-Reranker 模型。你可以使用 Python 的sentence-transformers库加载 BGE 模型将其封装成一个 HTTP 服务供 Golang 业务层调用。这样既保证了数据安全又节省了 API 费用。总结RAG 系统不是简单的“向量库 大模型”。要想效果好Rerank 是必不可少的一环。它就像一个严谨的“安检员”把那些滥竽充数的文档挡在门外只把最精华的内容送给大模型。如果你现在的 RAG 系统效果卡在瓶颈期不妨试试加上 Rerank相信会给你带来惊喜如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】