JAVA RAG 系统响应慢？Embedding 向量批处理与缓存优化 大家好！今天我们来聊聊如何优化 Java RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的响应速度，特别是针对 Embedding 向量处理这个环节。RAG系统在处理大量文档时，Embedding向量的生成和检索往往成为性能瓶颈。我们将深入探讨如何通过批处理和缓存策略来显著提升性能。 RAG 系统简介与性能瓶颈 首先，简单回顾一下RAG系统的工作流程： 文档加载与分割 (Document Loading & Chunking): 将原始文档加载到系统中，并将其分割成更小的文本块（chunks）。 Embedding 向量生成 (Embedding Generation): 使用预训练的语言模型（例如，Sentence Transformers、Hugging Face Transformers）为每个文本块生成 Embedding 向量。这些向量将文本块的语义信息编码到高维空间中。 向量索引构建 (Vector Indexing): 将生成的 Embedding 向量存储到向量数 …
JAVA 编写 RAG 检索时召回率低？Embedding 维度与相似度算法优化
JAVA 编写 RAG 检索时召回率低？Embedding 维度与相似度算法优化 各位朋友大家好，今天我们来聊聊在使用 JAVA 进行 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索时，经常遇到的召回率低的问题，以及如何通过优化 Embedding 维度和相似度算法来提升检索效果。 RAG 是一种将检索和生成模型结合起来的技术，旨在利用外部知识来增强生成模型的性能。简单来说，就是先从知识库中检索出与用户查询相关的文档，然后将这些文档作为上下文提供给生成模型，让模型生成更准确、更丰富的答案。 然而，实际应用中，我们经常会遇到召回率低的问题，也就是明明知识库中存在与用户查询相关的文档，却无法被检索出来。这会导致生成模型只能依赖自身的知识，无法充分利用外部信息，最终影响生成结果的质量。 那么，导致召回率低的原因有哪些呢？其中，Embedding 维度和相似度算法的选择是两个非常重要的因素。接下来，我们将深入探讨这两个方面，并提供相应的优化方案。 一、Embedding 维度对召回率的影响 Embedding，也称为嵌入，是将文本转换为向量表示的技术。通过 Embe …
JAVA 如何构建企业级 RAG 文本向量检索？结合 Elasticsearch + Embedding 实战
构建企业级 RAG 文本向量检索：Elasticsearch + Embedding 实战 大家好，今天我们来聊聊如何构建一个企业级的 RAG（Retrieval Augmented Generation）文本向量检索系统，并结合 Elasticsearch 和 Embedding 技术进行实战。RAG 是一种强大的技术，它将检索模型的优势与生成模型的优势结合起来，可以更好地理解用户的问题并生成相关且准确的答案。 1. RAG 架构概览 RAG 架构通常包含以下几个核心组件： 文档索引 (Document Indexing): 将原始文本数据转换为向量表示，并存储到向量数据库中，以便快速检索。 检索 (Retrieval): 根据用户查询，从向量数据库中检索最相关的文档片段。 生成 (Generation): 将检索到的文档片段作为上下文，输入到生成模型（例如大型语言模型，LLM），生成最终的答案。 2. 技术选型 Elasticsearch: 作为向量数据库，负责存储和检索文本向量。Elasticsearch 具有强大的搜索能力、可扩展性和成熟的生态系统。 Embedding 模型: …
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