通过混合搜索和重新养活建立上下文的破布系统

本指南详细介绍了建立上下文检索增强生成（RAG）系统，通过合并上下文信息和混合搜索技术来增强标准的抹布方法。标准的抹布系统虽然有效地回答自定义数据的问题，但经常由于文档块而遭受上下文损失。改进的系统解决了这一限制。

目录：

• 天真的抹布建筑
• 天真的破布限制
• 混合破布工作流程
• 上下文检索解释了
• 实施上下文检索
• 上下文检索预处理
• 与混合搜索和重新加工体系结构的上下文抹布
• 实施实施：
  • 依赖性安装
  • OpenAI API密钥输入
  • 环境变量设置
  • 数据集采集
  • JSON Wikipedia文档处理
  • PDF研究论文处理以及上下文信息
  • 向量数据库索引和语义检索
  • BM25索引和关键字检索
  • 合奏检索的混合搜索
  • 用reranker增强回猎人
• 常见问题

幼稚的抹布建筑：

基本的抹布系统涉及：

1. 数据处理和索引：文档已加载，块，嵌入并存储在矢量数据库中。

2. 检索和响应生成：处理用户查询，检索类似的块，LLM使用检索到的上下文生成响应。

幼稚的破布限制：

• 由于孤立的块引起的上下文信息损失。
• 次优率性能。
• 仅依靠语义相似性。

混合抹布工作流程：

这种方法结合了语义和关键字搜索：

BM25是TF-IDF的细化，用于关键字搜索，分组文档长度。两种方法的结果均使用相互等级融合（RRF）合并。

上下文检索：

该技术通过准备大型语言模型（LLM）产生的上下文信息来增强质量。拟人化的研究突出了这种方法的好处。

上下文检索预处理体系结构：

该管道处理文档，将它们块，使用LLM生成上下文信息，并将此上下文预先给每个块。讨论了LLM使用的成本优化策略。

带有混合搜索和重新加工体系结构的上下文抹布：

该体系结构集成了上下文预处理，混合搜索（语义和关键字检索），集合检索（RRF）和Reranking（使用Baai/bge-reranker-V2-M3等跨编码模型）以提高检索准确性。

动手实施：本节提供了使用Langchain，Pymupdf，Chromadb，BM25和OpenAI的Embeddings和LLM的详细的分步指南。该代码涵盖数据加载，处理，索引，检索和响应生成。该示例使用Wikipedia文章和研究论文。使用样品查询测试管道证明了系统的有效性。

结论：该指南成功地证明了通过混合搜索和重新计算的上下文抹布系统的构建，与幼稚的抹布系统相比，展示了提高的检索准确性和响应质量。

常见问题：本节回答了有关抹布系统，它们的局限性以及改进的架构中使用的技术的常见问题。

以上是通过混合搜索和重新养活建立上下文的破布系统的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！