亚马逊AWS官方博客
·
基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识召回调优（上）
💡
原文中文，约6100字，阅读约需15分钟。
📝
内容提要
本文介绍了在垂直领域FAQ知识语料的倒排检索实践中，构建同义词表的方法和倒排召回的优劣势。倒排召回具备精确匹配、索引效率和可解释的优势，但缺乏语义信息，对“一词多义”现象解决不好。下篇将关注向量召回和两者结合的实践。
🎯
关键要点
-
知识召回在基于大语言模型的知识问答中至关重要，影响回答的可靠性和质量。
-
倒排召回具备精确匹配、索引效率和可解释性，但缺乏语义信息，难以处理一词多义现象。
-
向量召回考虑语义相似性，智能化程度高，但需要模型训练，支持有限。
-
倒排索引是文档检索中常用的数据结构，通过分词器构建关键词与文档的映射关系。
-
BM25打分公式用于在线搜索，通过可视化工具分析得分逻辑，帮助优化检索效果。
-
在FAQ知识语料的倒排检索中，发现IDF失真和无关键词匹配是常见问题。
-
构建同义词表可以改善倒排召回的效果，特别是在垂直领域的应用中。
-
倒排召回策略简单易用，适合对领域专词敏感的场景，但在对话机器人的交互中表现不足。
-
倒排检索与向量检索在逻辑和实现方式上有本质区别，前者查询速度更快。
-
下篇将关注向量召回及两者结合的实践。
➡️
