Anthropic的上下文抹布背后的AI检索

人类的上下文抹布：一种令人惊讶的简单方法，用于革命AI检索

在人工智能领域，系统与大规模数据集进行了努力，高效而准确的信息检索至关重要。人为AI研究的领导者Anthropic引入了上下文检索效果（RAG），这是一种开创性的方法，它巧妙地将传统的检索技术与创新的改进结合在一起。这种方法被描述为“愚蠢的辉煌”，展示了周到的简单性如何产生重大进步。

关键学习目标：

• 掌握了AI检索中的挑战以及环境抹布如何克服它们。
• 了解上下文抹布中嵌入与BM25之间的协同关系。
• 查看扩展的上下文和独立块如何改善响应质量。
• 学习用于优化检索到的信息的重读技术。
• 在检索授权的一代中对分层优化产生全面的理解。

在AI中需要增强检索的需求：

检索增强的生成（RAG）是现代AI的基石，使模型能够访问和利用相关信息来产生准确，上下文丰富的响应。传统的抹布系统通常在很大程度上依赖于嵌入，这在捕获语义含义方面表现出色，但可能会以精确的关键字匹配而挣扎。人类的上下文抹布通过一系列优雅的优化解决了这些局限性。通过将嵌入与BM25集成，增加了所考虑的信息块的数量并实施重新处理过程，上下文抹布显着提高了抹布系统的有效性。这种分层方法可确保上下文理解和精确信息检索。

上下文抹布的核心创新：

上下文抹布的有效性源于其既定方法的战略组合，并通过微妙而强大的修改增强。四项关键创新脱颖而出：

1。嵌入BM25：有力的伙伴关系：

嵌入提供语义理解，从而捕获简单关键字的文本的含义。基于关键字的算法BM25以精确的词汇匹配表现出色。上下文抹布巧妙地结合了以下内容：嵌入式处理细微的语言理解，而BM25可确保不会错过相关的关键字匹配。这种双重方法允许语义深度和精确的关键字检索。

2。扩展上下文：前20个块方法：

传统的破布通常将检索到前5-10个最相关的块。上下文抹布将其扩展到前20名，大大丰富了模型可用的上下文。这种更广泛的背景会导致更全面和细微的回应。

3。独立的块：增强清晰度和相关性：

每个检索到上下文抹布中的块都包含足够的环境上下文，使其在孤立中可以理解。这使歧义最小化，尤其对于复杂查询至关重要。

4。重新考虑以获得最佳相关性：

根据查询的相关性，检索了块。最终优化优先考虑最有价值的信息，最大程度地提高了响应质量，尤其是在代币限制中。

行动中的协同作用：改变AI检索：

上下文抹布的真正力量在于这四项创新的协同作用。它们的综合效果创建了高度优化的检索管道，从而导致系统在处理复杂查询时更准确，相关且健壮。

（响应的其余部分，包括实际的应用程序部分和结论，将遵循类似的重写模式，在更改句子结构和单词选择的同时保持原始含义。这些图像将保持其原始格式和位置。）

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