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通过微调重排序器提升信息检索
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内容提要
RAG（检索增强生成）结合向量数据库与大语言模型，虽然易用但难以掌握。通过优化重排序器提升检索结果质量，确保信息在上下文窗口内，从而改善响应准确性。BAAI的预训练Cross-Encoder模型可用于重排序任务，帮助区分相关与不相关的问答对，成功依赖于持续的实验与迭代。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）结合向量数据库与大语言模型，易用但难以掌握。
- 优化重排序器可以提升检索结果质量，确保信息在上下文窗口内。
- BAAI的预训练Cross-Encoder模型可用于重排序任务，帮助区分相关与不相关的问答对。
- 重排序器在信息检索系统中负责在第二评估阶段优化搜索结果。
- RAG系统中，查询被编码为向量并在向量数据库中搜索文档嵌入。
- 重排序器通过相关性重新排序检索到的文档，确保最相关的信息适合LLM的上下文窗口。
- Cross-Encoder模型用于句子对分类任务，能够更深入地处理输入文本。
- BAAI的bge-reranker-base是专为重排序任务设计的预训练Cross-Encoder模型。
- 平衡数据集以确保包含蕴含和矛盾标签，有助于模型区分真实的问答对。
- 微调重排序模型是提升系统信息解读和优先级排序能力的重要步骤。
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