改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果原创 ully AI工程化 2023-08-2421:08收录于合集#LLM应用架构3个#领域技术13个动手点关注干货不迷路如前文LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍，RAG架构很好的解决了当前大模型Promptlearning过程中contextwindow限制等问题，整体架构简明清晰，易于实现，得到了广泛的应用，但实际落地过程中有大量的实际问题需要改进优化。llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈（封面图由文心一格生成）混淆矩阵、精确率、召回率和F1值：如何评估分类器的性能？在机器学习中，分类是一项非常重要的任务。在分类任务中，我们需要根据输入的数据将其分为不同的类别。为了评估分类器的性能，我们需要使用一些指标。其中最常用的指标就是混淆矩阵、精确率、召回率和F1值。本文将详细介绍这些指标的原理，并结合代码进行讲解。1.混淆矩阵混淆矩阵是一种可视化分类器性能的工具，它通常用于评估二元分类器。混淆矩阵以
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键的一环其实不是LLM而是相关内容的召回，作为大模型推理的上文，优秀的内容召回应该满足以下条件：多样性和召回率：召回的内容要可以回答问题，并且内容丰富度，包括同一问题多个观点，多角度相关性和准确率：召回内容和问题相关，总不能召回100篇里面只有2篇和问题有关
在图像分类或者图像分割中，为评价模型的预测效果，在训练过程中通常需要比较预测值与真实标签值的差距，即误差。目录图像分类过程的评价指标混淆矩阵正确率/准确率精准率召回率F1分数图像分割过程的评价指标混淆矩阵混淆矩阵的生成代码IOU与MIOUIOU计算代码dice系数dice系数计算代码IOU与dice系数的关系图像分类过程的评价指标混淆矩阵 混淆矩阵，用来总结分类结果的矩阵，N*N的方阵，N表示类别数。混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别。 例如：针对一个二分类问题，混淆矩阵为：预测值=1预测值=0真实值=1TPFN真实值=0FPTN TP
搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：推荐系统算法库，包含推荐系统经典及最新算法讲解，以及涉及后续业务落地方案和码源本专栏会持续更新业务落地方案以及码源。同时我也会整理总结出有价值的资料省去你大把时间，快速获取有价值信息进行科研or业务落地。帮助你快速完成任务落地，以及科研baseline双剑合璧：基于Elasticse
准确率和PR、confusionmatrix的概念初次接触是在六年前，2017着手在做激光雷达点云处理的相关事宜，六年时光不长，却有很多事情发生。精确率precision也叫查准率，即正确预测为正的占全部预测为正的比例(不准错，宁愿漏检，也不能让现有的预测有错)。精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。分母是预测到的正类，精确率的提出是让模型的现有预测结果尽可能不出错。召回率Recall即正确预测为正的占全部实际为正的比例(不准漏，宁可错杀一千，也不放过一个)。召回率(Recall)是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本
1.混淆矩阵在二分类问题中，混淆矩阵被用来度量模型的准确率。因为在二分类问题中单一样本的预测结果只有YesorNo，即：真或者假两种结果，所以全体样本经二分类模型处理后，处理结果不外乎四种情况，每种情况都有一个专门称谓，如果用一个2行2列表格描述，得到的就是“混淆矩阵”，以下是遵循sklearn规范的混淆矩阵布局（本文地址：https://laurence.blog.csdn.net/article/details/129006571，转载请注明出处！)： 预测为’假’预测为’真’实际为’假’真阴性/TN(TrueNegative)假阳性/FP(FalsePositive)实际为’真’假阴性/
utils专栏不会细讲概念性的内容，偏向实际使用，如有问题，欢迎留言。如果对你有帮助就点个赞哈，也不搞什么粉丝可见有的没的，有帮助点个赞就ok1、混淆矩阵、准确率、F1和召回率的计算混淆矩阵 对于混淆矩阵的计算，这个我们直接从sklearn.metrics导入confusion_matrix计算，只需要向其中传递两个参数，一个是y_true，一个是y_pred，就可以直接得到混淆矩阵了：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixconfMatrix=confusion_matrix(label,pre) 这个是随便拿了个数据集，加
可能的原因：标注问题，检查图片没有txt，导致有正样本的图片，被认为是背景，召回率降低。是否是中文路径,opencv这个cv2.imread不能读取中文图像。改成这样就行。下面im=np.array(im)[::-1]是错误的，本来目的是将RGB转为BGR，但是实际上通道是HWC，转的是H，因此会在高上反转，标签不对应，导致错误。查看标签,一个是查看label.txt中的xywh,没问题后。再查看runs/train/VOC_640_/train_batch0.jpg这样的图片，如果图片不正常，就去掉上图中的使用numpy读取图像，直接读取原图就好。
