标签： 管线

好的，我们开始今天的讲座，主题是：在模型训练管线中动态更新嵌入向量，避免 RAG 检索漂移问题。 引言：RAG 与嵌入向量的生命周期 检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 模型在很多 NLP 任务中表现出色，它通过检索外部知识库来增强生成模型的输出，使得模型能够生成更准确、更具信息量的文本。RAG 流程的核心环节之一是嵌入向量 (Embedding Vectors)，它将文档或文本片段转换为高维向量空间中的表示，以便进行语义相似度搜索。 然而，嵌入向量并非一成不变。现实世界的信息是动态变化的，新的知识不断涌现，旧的知识可能过时。如果 RAG 系统使用的嵌入向量长期不更新，就会出现所谓的“检索漂移 (Retrieval Drift)”问题，即检索到的相关文档与用户的查询意图不再匹配，从而影响生成模型的输出质量。 因此，我们需要设计一种机制，能够在模型训练管线中动态更新嵌入向量，以保持 RAG 系统的检索能力，并有效应对知识的演变。本次讲座将深入探讨这个问题，并提供相应的解决方案和代码示例。 1. 检索漂移的根源与影响 检索漂移是指 RA …

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大规模训练管线中优化数据分片策略以提升 RAG 召回效果 大家好！今天我们来探讨一个在大规模训练管线中至关重要的话题：如何优化数据分片策略，以提升检索增强生成（RAG）系统的召回效果。RAG 系统通过检索外部知识库来增强生成模型的性能，其召回效果直接决定了最终生成内容的质量。因此，高效的数据分片策略是构建高性能 RAG 系统的关键。 RAG 系统和数据分片概述 在深入研究优化策略之前，我们先简单回顾一下 RAG 系统的基本原理和数据分片的概念。 RAG 系统 通常包含两个主要阶段： 检索阶段： 接收用户查询，从外部知识库中检索相关文档或文本片段。 生成阶段： 将检索到的信息与用户查询结合，输入到生成模型中，生成最终的答案或内容。 数据分片 指的是将大型知识库分割成更小的、更易于管理和检索的单元。这些单元可以是文档、段落、句子，甚至是更小的文本块。选择合适的分片策略对于 RAG 系统的性能至关重要，因为它直接影响到检索的准确性和效率。 数据分片策略的挑战 在实践中，选择最佳的数据分片策略面临着诸多挑战： 语义完整性： 分片必须保持文本的语义完整性，避免将相关的上下文信息分割到不同的片段中 …

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好的，没问题。让我们开始构建高可靠模型评估管线，以保证 RAG 召回链路训练质量的稳定演进。 引言：RAG 召回链路的重要性与挑战 检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 模型在自然语言处理领域取得了显著的进展，它通过检索外部知识库来增强生成模型的性能，尤其是在处理知识密集型任务时。RAG 的核心在于其召回链路，即从海量数据中检索出与用户查询最相关的文档片段。召回链路的质量直接决定了 RAG 模型的最终效果。 然而，保证 RAG 召回链路训练质量的稳定演进并非易事，面临着以下挑战： 数据质量问题： 知识库中的数据可能包含噪声、错误或过时信息，影响召回的准确性。 评估指标选择： 如何选择合适的评估指标来全面衡量召回链路的性能，例如准确率、召回率、MRR 等。 评估数据构建： 如何构建高质量的评估数据集，覆盖各种查询场景和知识领域。 模型迭代效率： 如何高效地迭代模型，快速发现和解决问题，保证模型持续优化。 可解释性： 如何理解模型召回的结果，分析错误原因，为模型改进提供方向。 为了应对这些挑战，我们需要构建一个高可靠的模型评估管线，能够自 …

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