大模型 RAG 基础:信息检索、文本向量化及 BGE-M3 embedding 实践(2024)
原文中文,约8800字,阅读约需21分钟。发表于: 。本文整理一些文本向量化(embedding)和信息检索的知识,它们是如今大模型生成文本时常用的技术 —— “增强检索生成”(RAG)—— 的基础: Fig. Similarity score based on BERT embedding. Image source 水平及维护精力所限,文中不免存在错误或过时之处,请酌情参考。 传播知识,尊重劳动,年满十八周岁,转载请注明出处。 1...
本文介绍了RAG技术的基础,包括文本向量化和信息检索。BERT是一种基于transformer的预训练语言模型,能够生成dense embedding。BGE-M3是一种结合了传统sparse embedding和dense embedding优点的学习型embedding。文章还介绍了BGE-M3的工作原理和实战应用。