好的，让我们开始吧。 硬负样本挖掘在 RAG 中的应用：提升模型区分能力的工程实践 大家好，今天我们要探讨的是如何通过引入硬负样本挖掘机制来提升检索增强生成 (RAG) 模型的区分能力。RAG 模型的核心在于检索和生成两个阶段，而检索阶段的准确性直接影响到最终生成结果的质量。如果检索器无法有效区分相关文档和不相关文档，就会导致模型生成不准确甚至错误的内容。硬负样本挖掘旨在解决这个问题，它通过主动寻找那些容易被模型错误分类的负样本，并将其加入训练数据中，从而提高模型的判别能力。 1. RAG 模型与负样本挑战 首先，我们简单回顾一下 RAG 模型的基本架构。RAG 模型通常包含以下几个组件： 索引器 (Indexer): 负责将文档集合转换为可高效检索的索引结构，例如向量索引。 检索器 (Retriever): 接收用户查询，并从索引中检索出最相关的文档。通常使用基于向量相似度的检索方法，如余弦相似度。 生成器 (Generator): 接收用户查询和检索到的文档，生成最终的答案或内容。通常使用预训练的语言模型 (LLM)，如 BERT、GPT 等。 在训练 RAG 模型时，我们需要准备 …