🧠 一文看懂 RAG 中的 Rerank:从“检”到“选”的质变飞跃
标签:RAG, Rerank, LLM, 检索增强, 检索重排序, 双塔模型, Cross-Encoder, 多阶段检索, 文本相似度, 信息检索优化 本篇继续深入检索增强生成(RAG)体系的另一个灵…
目标 路径 时间 结果 信息 定位 闭环 复盘 精力 极限 稳态 框架
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标签:RAG, HyDE, LLM, 向量检索, 检索增强, Prompt Engineering, 文档嵌入, 信息检索, AI助手, AI搜索引擎 🪂 前言:RAG 的“检索短板”,终于有人补上了…
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是当前构建强大问答系统和知识对齐模型的核心范式。它结合了「信息检索」和「生成式模型」的优点,极大提升了 LLM(大语…
一、引言 在自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)领域,我们常常需要对文本进行数字化建模,尤其是在文本分类、相似度计算、关键词提取等任务中。 TF-IDF(Term Frequency-Invers…