通过排名模型提升问答文本检索:重标定、微调与重排器的部署
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了问答文本检索中的排名准确性问题,提出了一种新颖的排名模型NV-RerankQA-Mistral-4B-v3,显著提高了约14%的检索准确性。通过基准测试和比较不同大小、损失和自注意机制的排名模型的微调,揭示了在实际应用中面临的挑战及其影响。
本研究评估了不同检索增强生成方法对检索精度和答案相似性的影响。研究发现HyDE和大型语言模型重排能提高检索精度,MMR和Cohere重排无优势,Multi-query方法表现不佳。句窗检索是最有效的方法,但答案相似性不稳定。研究证实文件摘要索引是有效的检索方法。欢迎学术界进一步探索RAG系统的研究。