Uma solução de processo completo para melhorar a precisão da pesquisa
O Search-R1 oferece um mecanismo de otimização de precisão tripla:
- Reordenador integrado::
- Reclassificação de resultados de pesquisa com base no modelo de incorporação E5
- é ativado por padrão e pode ser configurado com o
scripts/download.pyAtualização do modelo
- Estratégia de pesquisa híbrida::
- Chamadas simultâneas para várias APIs, como Google/Bing/Brave etc.
- existir
retriever_server.pyConfigurar parâmetros de ponderação
- Otimização do modelo de recompensa::
- modificações
reward_model.styleCritérios de seleção de campo - Oferece suporte aos modos baseado em regras e aprendido.
- modificações
Dicas avançadas de ajuste:
- Adicionar dados personalizados
ability: fact-reasoningRaciocínio factual aprimorado no campo - fazer uso de
build_index.shReconstrua os índices locais para aumentar o recall - analisado
Full experiment log 1O parâmetro de ajuste da curva de precisão em
Efeito medido: a precisão da pesquisa pode ser melhorada de 68% para 82% no conjunto de dados NQ.
Essa resposta foi extraída do artigoSearch-R1: Aprendizado por reforço para treinar modelos grandes para pesquisa e raciocínioO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o Search-R1 para obter precisão na pesquisa?
