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Elasticsearch 高级 RAG 技术第 1 部分:数据处理

作者:来自 ElasticHan Xiang Choong 这是我们探索高级 RAG 技术的第 1 部分。单击此处查看第 2 部分! 最近的论文《寻找检索增强生成的最佳实践》通过实证评估了各种 RAG 增强技术的有效性,目的是汇集一套 RAG 的最佳实践。 我们将实施其中一些建议的最佳实践,即旨在提高搜索质量的实践(句子分块/sentence chunking、HyDE、反向打包/reverse packing)。 为简洁起见,我们将省略那些专注于提高效率的技术(查询分类和摘要)。 我们还将实施一些未涉及但我个人认为有用且有趣的技术(元数据包含/Metadata inclusion、复合多字段嵌入/Composite multi-field embeddings、查询丰富/Query enrichment)。 最后,我们将进行一个简短的测试,看看我们的搜索结果和生成的答案的质量与基线相比是否有所提高。让我们开始吧! 概述 RAG 旨在通过从外部知识库检索信息来丰富生成的答案,从而增强 LLMs。通过提供特定领域的信息,LLM 可以快速适应其训练数据范围之外的用例;比微调便宜得多,而...

橙单代码生成工具 3.2,大量功能同步开源和免费代码生成

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