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检索结果可能包含冗余或不必要的信息，可能会阻止LLMs生成准确的响应。此外，长提示可能会减慢推理过程。因此，在RAG管道中，总结检索文档的有效方法至关重要。摘要任务可以是抽取式的或生成式的。抽取式方法将文本分段成句子，然后根据重要性对其进行评分和排序。生成式压缩器从多个文档中合成信息，重新表述并生成一个连贯的摘要。这些任务可以是基于查询的或非基于查询的。在这篇论文中，由于RAG检索与查询相关的信息
在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。
这时候的模型已经可以按照人类的意图去完成基本的对话功能了，但是模型的回答有时候可能并不符合人类的偏好，它可能会输出一些涉黄、涉政、涉暴或者种族歧视等言论，这时候我们就需要对模型进行RLHF（基于人类反馈的强化学习）。如果判断错误，则不给奖励。，在这个阶段我们会开始进行工作，但是我们的工作可能会受到领导和客户的表扬，也有可能会受到批评，我们会根据反馈调整自己的工作方法，争取在职场获得更多的正面反馈。
这是一系列博客文章中的第一篇，讨论如何在更好地理解 BEIR 基准的背景下考虑评估你自己的搜索系统。我们将介绍具体的技巧和技术，以便在更好地理解 BEIR 的背景下改进你的搜索评估流程。我们还将介绍导致评估可靠性降低的常见陷阱。最后，我们注意到 LLM 为搜索工程师提供了一个强大的新工具，我们将通过示例展示如何使用它们来帮助评估搜索。
从 Elasticsearch 8.13 开始，我们提供了原生集成到 Elasticsearch 中的学习排名 (learning to rank - LTR) 实现。LTR 使用经过训练的机器学习 (ML) 模型为你的搜索引擎构建排名功能。通常，该模型用作第二阶段重新排名器，以提高由更简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。这篇博文将解释此新功能如何帮助提高文本搜索中的文档排名以及如何在
那么请在物理机安装ubuntu系统，不然显卡驱动很难安装，不建议新手部署。训练微调模型需要用到GPU。转至：https://blog.csdn.net/zhangweiaixiu/article/details/140008617。1、首先我们安装一个Ubutun系统，安装系统不展开说明，自行安装，我安装的是117~20.04.1-Ubuntu。4、安装miniconda以及python3.10【
使用 semantic_text 新功能，并使用 AWS Bedrock 作为推理端点服务。Elasticsearch 的新类型旨在简化构建 RAG 应用程序的常见挑战。它整合了文本分块、生成嵌入以及检索嵌入的步骤。在本文中，我们将使用 Amazon Bedrock 作为我们的推理服务，在不离开 Elastic 的情况下创建一个端到端 RAG 应用程序。
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