主要观点总结
本文介绍了基于嵌入检索的RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术及其关键组件检索器的重要性。文章重点描述了Denser Retriever作为一款企业级的RAG检索器的特点和优势，包括其在MTEB数据集上的评估结果和如何使用该检索器构建RAG应用。文章还提到了Denser Retriever的评估、安装部署以及其在RAG构建中的重要性。
关键观点总结
关键观点1: RAG技术的起源和概述
RAG是通过结合信息检索与生成模型，利用嵌入向量显著提升文本生成任务的准确性和质量。Denser Retriever是RAG的一个重要组件，用于从海量数据集中高效找到与用户查询最相关的信息。
关键观点2: 检索器在RAG中的重要性
检索器的性能直接影响到模型生成的回答的准确性和相关性，因此选择合适的检索器至关重要。Denser Retriever通过整合多种搜索技术，如关键词搜索、向量搜索和机器学习重排序，为构建高效的RAG应用提供强大的支持。
关键观点3: Denser Retriever的特点和优势
Denser Retriever具备企业级的应用潜力，通过其开源特性为开发者提供了灵活的定制和扩展能力。它在MTEB数据集上的评估结果显示，通过结合关键词搜索、向量搜索和重排序器，能够显著提升向量搜索的基准性能，达到最先进的性能水平。
关键观点4: 如何使用Denser Retriever构建RAG应用
文章提供了使用Denser Retriever构建RAG应用的实例代码，包括从文本文件构建检索器、基于Streamlit的简单搜索应用等。用户可以通过简单的Docker Compose命令快速安装Denser Retriever及其所需工具，用于构建自己的RAG应用。
关键观点5: Denser Retriever的评估结果
Denser Retriever在MTEB和MSMARCO基准数据集上的评估结果显示，其性能显著提升，带来了绝对和相对的提升。这证明了Denser Retriever在RAG技术中的先进性和有效性。
文章预览
Github： https://github.com/denser-org/denser-retriever/tree/main RAG 的起源 当前流行的基于嵌入检索的RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术由Meta在2020年首次提出，最初应用于开放领域的抽取式问答。 RAG通过结合信息检索与生成模型，利用嵌入向量显著提升了文本生成任务的准确性和质量。这一方法为自然语言处理领域带来了新的可能性，尤其在开放域问答和对话系统中表现出了卓越的性能。具体而言，RAG主要包括两个关键步骤：检索和生成。 检索阶段（Retrieval Stage）：在检索阶段，系统首先从大型知识库中检索与输入查询最相关的文档或段落。常用的技术包括关键词检索，如基于TF-IDF、BM25的传统方法，或稠密向量检索，亦或结合这两种方法的混合检索技术。 生成阶段（Generation Stage）：在生成阶段，模型将输入查询与检索到的文档或段落作为上下文，生成最终
………………………………
