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bm25算法权威发布_真实bmi的图片(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

bm25算法

graph rag 优化在面试中被问到如何优化RAG模型的检索效果，其实可以有很多种方法。主要还是要从提高检索的准确性和相关性入手。以下是一些具体的优化技巧：改进文档索引 𐟓š 首先，你得确保你的文档索引库里充满了高质量和高相关性的文本资料。你可以通过增加文档数量、扩展覆盖的主题或者改善文档的更新频率来实现这一点。比如说，定期更新你的文档库，或者引入更多的数据源。使用更先进的检索技术 𐟚€ 如果你还在用传统的TF-IDF或者BM25方法，那可以考虑切换到更先进的检索技术。比如，使用基于BERT或其他Transformers模型的密集向量检索（如Faiss库），这样可以更好地理解语义，提高检索效果。调整检索参数 ⚙️ 有时候，调整检索阶段的参数也能带来不小的提升。比如，你可以尝试调整检索到的文档数量，或者调整BM25的参数，找到最适合你的检索设置。微调检索模型 𐟔犥悦žœ你使用了预训练的语言模型来提取文档的向量表示，可以考虑在特定的数据集上进行微调，以更好地适应你的特定用例。这样可以让模型更贴近你的需求。引入反馈机制 𐟒슧”覈𗥏馈也是一个不错的优化手段。你可以让用户评估检索到的文档的相关性，然后用这些反馈来迭代优化索引或检索算法。这样可以让你的系统更加智能和人性化。模型融合 𐟤 尝试使用多种检索模型的融合，比如同时使用基于规则的检索和基于向量的检索，然后根据各自的优势合并结果。这样可以充分利用不同模型的优势，提高整体效果。增强上下文感知 𐟌 最后，增强模型的上下文感知能力也是一个重要的优化方向。让检索过程能够考虑到查询的上下文信息，从而提供更加准确的结果。比如说，引入更多的上下文信息，或者改进模型的上下文理解能力。希望这些技巧能帮到你，下次面试时可以自信满满地回答这个问题！𐟘Š

科大讯飞AI算法工程师面试全攻略 𐟔 LoRA微调（矩阵分解）全参微调：完全调整所有参数。秩R的本质：先降维再升维。初始化矩阵：正态分布或均匀分布初始化矩阵A，零矩阵初始化矩阵B。预训练参数：固定大语言模型的参数，只训练矩阵A和矩阵B。超参数R：根据2的整数次幂调整。 𐟔 RAG（检索器和生成器）检索器：输入文本通过BM25检索相似文本，再通过文本嵌入和余弦相似度找到最相似的文本。生成器：一方面使用提示词工程生成，另一方面通过外链脚本或Agent生成。 𐟔 LSTM的门门的本质：一层全连接层，输入向量，输出0或1。遗忘门：上一个时刻有多少保留到当前时刻（使用sigmoid激活函数）。输入门：当前时刻的输入有多少保留到单元状态（使用sigmoid激活函数）。输出门：单元状态有多少需要输出（使用tanh激活函数）。反向传播：误差项的时间BP和误差项的层BP（交叉熵）。 𐟔 大模型从0到1的过程预训练BaseModel：在大规模数据集上进行。 SFT Model：在高质量数据集上进行。 RLHF RewardModel：训练人工根据对相同的prompt生成答案进行排序，反馈给SFT Model。

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