增强RAG：选择最佳的嵌入和重排模型

文章预览

对于如何选择最佳的嵌入模型和重排模型，给出了详细的步骤和代码。 在构建检索增强生成（RAG）管道时，关键组件之一是检索器。我们有多种嵌入模型可供选择，包括 OpenAI、CohereAI 和开源的sentence transformers。此外，还有来自 CohereAI 和sentence transformers的几种重排器可供选择。 但是，在所有这些选项中，我们如何确定最佳组合以获得顶级的检索性能？我们如何知道哪个嵌入模型最适合我们的数据？或者哪个重排器最能提升我们的结果？ 在这篇博客文章中，我们将使用 LlamaIndex 的  检索评估  模块迅速确定嵌入模型和重排器模型的最佳组合。让我们开始吧！ 我们首先了解  检索评估  中可用的指标。 理解检索评估中的指标 为了衡量我们检索系统的效率，我们主要依赖于两个广泛接受的指标： 命中率 和 平均倒数排名（MRR） 。让我们深入这些指标 ………………………………