哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)Аg迎來(lái)到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型外掛知識(shí)庫(kù)優(yōu)化-如何利用大模型輔助召回》電子書下載”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場(chǎng)激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

《大模型外掛知識(shí)庫(kù)優(yōu)化-如何利用大模型輔助召回》電子書下載：

這篇文章討論了如何利用大型語(yǔ)言模型（LLM）來(lái)優(yōu)化知識(shí)庫(kù)的召回策略，以提高問答系統(tǒng)的性能。主要介紹了兩種策略：HYDE和FLARE。

一、為什么需要使用大模型輔助召回？
傳統(tǒng)的文檔召回方法依賴于用戶問題的向量表示，但用戶問題往往是口語(yǔ)化和模糊的，這會(huì)影響召回質(zhì)量。通過引入大模型，可以利用其強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力來(lái)生成高質(zhì)量的偽答案，從而提高召回效果。

策略一：HYDE
1. HYDE思路
??生成偽答案??：使用LLM根據(jù)用戶問題生成k個(gè)偽答案。
??向量表示??：將這些偽答案和用戶問題轉(zhuǎn)換為向量。
??向量融合??：計(jì)算這些向量的平均值，形成一個(gè)新的融合向量。
??召回文檔??：利用融合向量從文檔庫(kù)中召回相關(guān)文檔。

2. HYDE問題
HYDE方法在結(jié)合微調(diào)過的向量化模型時(shí)效果不佳，依賴于LLM的能力。
在zero-shot場(chǎng)景下，HYDE效果較好，但隨著LLM模型規(guī)模的增大，效果提升。
對(duì)于微調(diào)過的向量化模型，使用較小的LLM生成偽答案可能會(huì)帶來(lái)負(fù)面影響。

策略二：FLARE
1. 為什么需要FLARE？
傳統(tǒng)的一次性召回方法在長(zhǎng)文本生成場(chǎng)景下效果不佳，容易生成與query相關(guān)性弱的內(nèi)容。
FLARE通過多次召回來(lái)改善生成質(zhì)量，避免模型幻覺問題。

2. FLARE的召回策略
2.1 策略1
??思路??：通過設(shè)計(jì)prompt和提供示例，讓模型在需要查詢知識(shí)時(shí)主動(dòng)提出問題。
使用特定格式（如[Serch(“模型自動(dòng)提出的問題”)]）來(lái)標(biāo)識(shí)主動(dòng)召回。
利用生成的問題進(jìn)行召回，并將召回的答案插入到文本中。
避免頻繁召回影響生成質(zhì)量，通過控制生成概率和禁止生成主動(dòng)召回標(biāo)識(shí)來(lái)解決。
??缺陷??：
LLM可能不愿意生成主動(dòng)召回標(biāo)識(shí)。
過于頻繁的召回可能影響生成質(zhì)量。
不微調(diào)方案可靠性差。

2.2 策略2
??思路??：基于模型生成詞的置信度來(lái)決定是否召回。
每生成64個(gè)token，找到第一個(gè)完整句子作為“假答案”。
如果“假答案”中有低置信度的token，進(jìn)行召回。
解決方法包括丟棄低概率token或?qū)Φ椭眯哦葍?nèi)容提問。

文章介紹了兩種利用大模型輔助知識(shí)庫(kù)召回的策略：HYDE和FLARE。HYDE通過生成偽答案并融合向量來(lái)提高召回效果，而FLARE則通過多次召回和主動(dòng)召回機(jī)制來(lái)改善生成質(zhì)量。這兩種策略都旨在利用大模型的強(qiáng)大能力來(lái)優(yōu)化問答系統(tǒng)的性能。

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