各位同仁，大家好！ 今天，我将为大家深入剖析一种在多轮检索（Multi-turn Retrieval）场景中至关重要的策略——“Rerank-then-Loop”。随着用户对信息检索系统期望的不断提高，单一的、一次性的检索已无法满足复杂、动态的信息需求。多轮检索应运而生，它模拟了人类交互的自然过程，允许用户通过一系列的查询和反馈逐步聚焦其真实意图。然而，这种能力的实现并非没有挑战。 多轮检索的挑战与机遇 想象一下，你在与一个知识库进行交互。你可能先问一个宽泛的问题，得到一些初步结果。然后，基于这些结果，你可能会提出更具体的问题，或者对之前的查询进行修正。这个过程就是典型的多轮检索。 传统的信息检索系统通常将每次查询视为独立事件，缺乏对历史上下文的理解和利用。这在多轮交互中会暴露出诸多问题： 意图漂移 (Topic Drift)：用户的意图可能在多轮交互中逐渐演变，如果系统不能捕获这种演变，就可能给出不相关的结果。 上下文缺失 (Context Deficiency)：后续的查询往往是省略式的，依赖于之前的对话来理解。例如，“然后呢？”或“那个模型的最新进展是什么？”如果不理解“那个模型 …
解析 ‘Rerank & Filter Nodes’：在检索后增加专门的逻辑节点，剔除那些会干扰模型判断的‘噪声文档’
各位同仁、技术爱好者们，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，探讨一个在当前信息爆炸时代，尤其是在大语言模型（LLM）驱动的应用中，至关重要的话题——如何在检索增强生成（RAG）等系统中，精炼我们提供给模型的信息，剔除那些会干扰模型判断的“噪声文档”。我们将深入解析“Rerank & Filter Nodes”这一核心概念，理解它们如何在检索流程的后期，扮演着提升系统性能和可靠性的关键角色。 引言：信息过载与模型困境 我们都知道，大语言模型在理解、生成和总结信息方面展现出了惊人的能力。然而，它们的知识是有限的，并且容易“一本正经地胡说八道”（hallucinate）。为了解决这个问题，检索增强生成（RAG）架构应运而生。RAG 的核心思想是，当用户提出问题时，我们首先从一个大规模的外部知识库中检索出相关的文档片段，然后将这些检索到的信息作为“上下文”提供给大语言模型，引导它生成更准确、更可靠的回答。 这个过程听起来很完美，但在实践中却面临一个严峻的挑战：初始检索并非总是完美的。 即使是最先进的向量检索或关键词检索系统，也可能返回： 高度相关的文档：这是我们想要的。 部分相关但不够准确的 …
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Rerank模型蒸馏：将Cross-Encoder的能力蒸馏至Bi-Encoder以降低重排序延迟
Rerank模型蒸馏：将Cross-Encoder的能力蒸馏至Bi-Encoder以降低重排序延迟 各位同学，大家好！今天我们要讨论一个在信息检索和自然语言处理领域非常重要的技术：Rerank模型蒸馏，以及如何利用它来将Cross-Encoder的强大能力迁移到Bi-Encoder，从而显著降低重排序过程中的延迟。 1. 引言：检索系统的瓶颈与Rerank的必要性 现代信息检索系统，例如搜索引擎和推荐系统，通常遵循一个两阶段的架构：召回（Retrieval）和重排序（Reranking）。 召回阶段： 负责从海量的文档库中快速筛选出与用户查询相关的候选文档集合。为了追求速度，召回阶段通常采用一些轻量级的模型，例如基于关键词匹配的BM25算法或者基于向量相似度的Bi-Encoder模型。 重排序阶段： 负责对召回阶段返回的候选文档进行更精确的排序，以便将最相关的文档排在前面。这个阶段通常采用更复杂的模型，例如Cross-Encoder，它可以更深入地理解查询和文档之间的关系。 虽然Cross-Encoder在精度上表现出色，但它的计算复杂度也更高。对于每个候选文档，Cross-Encod …
RAG 中如何利用 rerank 解决初级召回准确率不足问题
好的，我们开始。 RAG 中利用 Rerank 解决初级召回准确率不足问题 大家好，今天我们来深入探讨一下 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中一个常见但至关重要的问题：初级召回的准确率不足，以及如何利用 Rerank 技术来有效解决这个问题。 RAG 流程回顾 首先，我们快速回顾一下 RAG 的基本流程： 索引构建 (Indexing)： 将原始文档分割成较小的块 (chunks)。 使用 Embedding 模型（例如：Sentence Transformers）将每个 chunk 转换为向量表示。 将这些向量存储在向量数据库中（例如：FAISS, ChromaDB, Milvus）。 检索 (Retrieval)： 接收用户查询。 将查询转换为向量表示（使用与索引构建相同的 Embedding 模型）。 在向量数据库中执行相似性搜索，找到与查询向量最相似的 chunk。 这就是我们的“初级召回”结果。 生成 (Generation)： 将检索到的 chunk 作为上下文，连同用户查询一起输入到大型语言模型 (LLM) 中。 LLM 根据上下 …