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基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识召回调优（下）
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原文中文，约7100字，阅读约需17分钟。
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内容提要
本文介绍了向量召回的最佳实践，包括对称召回和非对称召回的比较、知识增强、模型演进和选型、向量模型Finetune、召回Rerank以及多路融合的工程实践。微调可以提高Recall@N的准确率，Rerank可以结合倒排和向量召回的结果。LangChain框架可以简化LLM应用开发和多种LLM模型的集成流程。建议同时考虑QQ和QD召回，用QQ和QD语料对向量模型进行Finetune。多路召回对提升知识问答的覆盖能力有正向帮助。
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关键要点
- 文章讨论了向量召回的最佳实践，包括对称召回和非对称召回的比较。
- 对称召回（QQ）通过句子相似性进行匹配，非对称召回（QD）则是短问句与长答案的匹配。
- 在生产实践中，建议同时考虑QQ和QD召回，以提高知识覆盖能力。
- 知识增强通过上下文优化原始文本，使其更完整和自解释，提升召回效果。
- 向量模型与LLM模型的训练目标不同，向量模型主要用于判别任务。
- 向量模型的演进趋势是从基于NLI数据集发展到混合数据集，支持QQ和QD召回。
- 微调向量模型可以提高Recall@N的准确率，并拉开正负例的相似度值域。
- 召回结果的Rerank可以结合倒排和向量召回的结果，提升相关性排序。
- LangChain框架简化了LLM应用开发和多种模型的集成流程。
- 多路召回结合Rerank后能更好地发挥其优势，提升知识问答的覆盖能力。
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