模型训练平台中构建异构向量检索算子提升 RAG 性能表现 大家好，今天我们来深入探讨如何在一个模型训练平台上构建异构向量检索算子，以显著提升检索增强生成（RAG）系统的性能表现。RAG系统通过检索外部知识库来增强生成模型的回答能力，而向量检索是RAG的核心组件。传统的向量检索方法通常只使用单一类型的向量，但现实世界的数据往往包含多种模态和语义信息，单一向量表示可能无法完整捕捉这些信息。因此，构建异构向量检索算子，能够有效利用多模态数据，从而提升RAG系统的检索精度和最终的生成质量。 1. RAG 系统与向量检索基础 首先，我们简单回顾一下RAG系统的基本原理和向量检索的作用。RAG系统主要包含两个阶段：检索阶段和生成阶段。 检索阶段： 接收用户Query，利用向量检索技术从外部知识库中找到与Query最相关的文档或段落。 生成阶段： 将检索到的文档或段落与Query拼接，作为生成模型的输入，生成最终的回答。 向量检索的核心在于将文本、图像、音频等数据编码成向量表示，然后使用相似度计算方法（如余弦相似度、点积等）找到与Query向量最相似的向量。传统的向量检索通常使用单一类型的向量，例如 …