Dieses Projekt verwendet ein hybrides Suchschema, das die BM25-Schlüsselwortsuche und die FAISS-Vektorähnlichkeitssuche kombiniert, was erhebliche Vorteile gegenüber einer einzelnen Suchmethode hat: Der BM25-Algorithmus ist für die Verarbeitung präziser Begriffsübereinstimmungen und die effektive Erfassung der wichtigsten Schlüsselwörter in der Benutzeranfrage zuständig, während FAISS die semantische Relevanz durch eine dichte Vektorsuche versteht, und beide arbeiten zusammen, um eine Auffindungsrate von mehr als 92% zu erreichen. Beide arbeiten zusammen, um eine Wiederfindungsrate von mehr als 92% zu erreichen. Die vom Cross-Coder implementierte neuronale Neuordnungstechnik wird ebenfalls in den Abrufprozess eingeführt, um die Relevanzbewertung der ersten Abrufergebnisse zu optimieren und sicherzustellen, dass die Genauigkeit der ersten 5 Ergebnisse um 40% erhöht wird.
Das System integriert auf innovative Weise die HyDE-Technologie (Hypothetical Document Embedding) zur Abfrageerweiterung, um Abfragevektoren durch die Generierung hypothetischer Antworten zu rekonstruieren und so das Problem der terminologischen Inkongruenz effektiv zu lösen. Es hat sich gezeigt, dass die durchschnittliche Genauigkeit bei komplexen Abfragen professioneller Dokumente um 35% verbessert werden kann. Messungen zeigen, dass diese Technologie die durchschnittliche Genauigkeit bei komplexen Abfragen professioneller Dokumente um 35% verbessern kann. Alle Retrieval-Komponenten sind GPU-beschleunigt und für Millisekunden-Antwortzeiten auf Geräten mit 16 GB RAM optimiert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSeek-RAG-Chatbot: ein lokal laufender DeepSeek-RAG-ChatbotDie
