ARAGOG:高级 RAG 输出评分
原文中文,约500字,阅读约需1分钟。发表于: 。整合外部知识到大型语言模型输出,文献调研主要集中于最新方法与之前方法的比较,缺乏广泛的实验比较。本研究通过评估不同检索增强生成方法对检索精度和答案相似性的影响来填补这一空白。研究发现,Hypothetical Document Embedding (HyDE) 和大型语言模型重排能显著提高检索精度。然而,Maximal Marginal Relevance (MMR) 和 Cohere...
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,Hypothetical Document Embedding (HyDE) 和大型语言模型重排能显著提高检索精度。Maximal Marginal Relevance (MMR) 和 Cohere 重排在基线 Naive RAG 系统上没有明显优势。句窗检索为最有效的检索精度方法。研究证实文件摘要索引作为一种有效的检索方法。