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RAG-文本嵌入与语义搜索 在大模型进行文档查询(Document Retrieval 或 Question Answering over Documents)的场景中,Text Embedding 模型扮演了至关重要的角色。文档查询通常涉及从大量文本中查找与用户查询最相关的片段或答案,而嵌入模型通过以下方式支持这一过程: 1. 语义表示与匹配 作用:将查询和文档内容转化为嵌入向量,用于语义匹配。 机制:嵌入模型将用户输入的查询(如“中国的首都是哪里”)和文档中的句子或段落(如“北京是中国的首都”)编码为向量。这些向量通过余弦相似度或欧几里得距离等度量方式计算相似性,得分高的文档片段被认为更相关。 优势:相比传统关键字匹配(如 TF-IDF 或 BM25),嵌入模型能捕捉深层语义。例如,“首都是什么”和“哪个城市是首都”在语义上相似,尽管字面不同,嵌入向量也能反映这种关系。 在大模型中的应用:大模型(如 GPT)通常不直接处理原始文档,而是依赖嵌入模型生成向量,用于初步筛选相关文档片段,再由大模型生成最终答案。 2. 高效检索 作用:在海量文档中快速定位相关内容。 机制:嵌入向量可以预计算并存储在向量数据库(如 FAISS、Milvus)中。当用户输入查询时,嵌入模型生成查询向量,通过向量搜索(如最近邻搜索 KNN)快速找到最相似的文档向量。 优势:这种方法比逐一扫描文档内容快得多,尤其适用于大规模文档集。 在大模型中的应用:大模型的上下文窗口有限(如 4096 或 32768 个 token),无法一次性处理所有文档。嵌入模型通过检索缩小范围,仅将最相关的文档片段输入大模型,优化效率和准确性。 3. 上下文增强(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 作用:为大模型提供外部知识,增强生成答案的准确性。 机制:在 RAG 框架中,嵌入模型先检索与查询相关的文档片段,然后将这些片段作为上下文输入大模型。大模型结合内部知识和外部检索结果生成答案。 优势:弥补大模型知识截止日期的限制(如 GPT 的知识截止于 2023 年),使其能处理最新文档或特定领域知识。 示例:用户问“2025 年中国的经济政策是什么”,嵌入模型从最新文档中检索相关片段(如新闻或报告),大模型根据这些内容生成答案。#文本嵌入 #LLM #DeepSeek
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