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本文介绍了一篇典型的 PRF （Pseudo-relevance feedback）思路的论文，用于利用LLM来做query改写，提升召回率，召回效果。为大家介绍PRF的主要流程，PRF的提升效果。PRF的弊端。 以及不同规模的LLM对改写的效果的影响。

（伪相关反馈）为了解决模型的幻觉问题，在改写前，先拿原始query去进行一次query，然后将召回的数据作为参考内容，送给模型，根据这些内容重新生成query。优势：可以一定程度上解决模型幻觉问题，有效解决解决词汇表不匹配问题。毕竟是根据query召回的内容去生成query的。劣势：这将会很依赖首次的检索，如果召回的数据质量很差，就GG了。(生成相关反馈)最近关于生成相关性反馈（GRF）的研究表明

向量语义检索，跟具有普适性，用户的问法可能和文档中的内容描述方式不一样，此时语义检索可以发挥好的作用。而BM25在用户输出的内容和文档强相关的时候，往往能获取到更好的效果，例如用户问题中的诸多关键词，都在原文中出现了，往往召回效果会比向量语义检索更好。很短的词语在向量模型中，会丢失语义，因为在embedding的时候，就是用段落做的embedding。暂时认为回答多的正确。然后把问题，和回答不对的

众所周知，运维领域本身很多的行业特点，比如存在时序指标、日志、调用等多模态数据，对实时数据的要求比较高，数据之间的依赖关系复杂。例如，下图左下角是一个电商系统的样例，可以看到它的节点依赖情况。另外，还存在着领域知识以及多样化的下游场景。所以，当我们真正去做智能运维的时候就会有很多的小模型，需要解决很多的问题，也面临了很多的挑战。但是，大模型出现之后给智能运维带来了一些新的不同和新的变化。应用举例：

想要在Mac M2 上部署一个本地的模型。看到了这个工具Xorbits Inference（Xinference）是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于大语言模型（LLM），语音识别模型，多模态模型等各种模型的推理。通过 Xorbits Inference，你可以轻松地一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型。无论你是研究者，开发者，或是数据科学家，都可以通过 Xorbits Infer

一、Paddle-structure是目前我们能找到的可以做中英文版面分析较好的一个基础模型，其开源版可以识别十类页面元素。这篇文章介绍演示如何使用。pdf的解析大体上有两条路，一条是基于规则，一条是基于AI。所谓基于规则就是根据文档的组织特点去“算”每部分的样式和内容。笔者认为这种方式很不通用，因为pdf的类型、排版实在太多了，没办法穷举。一、Paddle-structure。

毫不夸张的说PDF解析工具MinerU是照进RAG黑暗中的一道光——这是我对它的评价。我测过太多了文档解析工具！最近在做文档解析的工作。看了很多的开源的文档解析的工具，版面分析的工具，其中包括paddelpaddel这样30k+star的明星工具。但是效果都觉得不好。MinerU是一个最近开源的文档解析工具，可以把PDF转成json结构，还可以转成md格式。可以解析得到其中的图片，表格，可以得到段

参考官方文档来操作，基本没太大的问题。一些细节，我在本篇文章中补充了出来。这篇文章主要讲以源码的方式启动后端服务，前端服务使用容器启动。Dify 本地源码部署文档（有本地源码部署，我们才能在源码上继续做修改）先知道要花费多少资源这里docker 容器，占用了8个G的内存！# 创建名为 dify 的 Python 3.10 环境# 切换至 dify Python 环境可以进入到自己的代码常用目录，再

如何评估召回系统的好坏？如何评估检索系统是否有提升？在任何人面前，空口无凭。我们需要一把尺子来衡量。我们需要一个高质量的测试数据集合。每次都在相同的测试数据集上，进行评测。本篇文章介绍一个高质量的应为的测试数据集——MS MARCO。当你关注召回的效果的时候，一定需要有自己的测试数据集合。如果你是做rag的，那一定会关注到数据的召回效果。