小白学RAG：假设文档嵌入 HyDE

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在没有相关性标签的情况下，创建有效的完全零样本稠密检索系统仍然是一个难题。通过假设文档嵌入（Hypothetical Document Embeddings, HyDE）可以缓解上述问题。 https://arxiv.org/pdf/2212.10496 unset unset HyDE 实现步骤 unset unset 步骤1：用户输入提问； 步骤2：大模型生成提问的回答。这个回答并不是真实的，可能包含错误的细节。 步骤3：通过编码器将生成的文档检索出相似的真实文档。 unset unset HyDE 优点 unset unset 零样本检索：HyDE 可以“开箱即用”，无需依赖大量标注示例的数据集。 跨语言：它在各种语言中表现良好，适用于多语言搜索应用。 灵活性：HyDE 的方法使其能够适应不同的任务，而无需进行大量的微调。 unset unset HyDE 实验 unset unset HyDE在各个方面都对Contriever带来了显著提升，无论是精度还是召回率指标。虽然无监督的Contriever在性能上可能不及经典 ………………………………