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LangChain:构建与数据对话的聊天机器人5——检索
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https://learn.deeplearning.ai/langchain-chat-with-your-data/lesson/5/retrieval LangChain:构建与数据对话的聊天机器人5——检索 #LangChain构建与数据对话的聊天机器人# 这节课主要内容是关于如何利用LangChain检索数据: 1. 语义检索:该章节开始于对语义检索的讨论,它在很多场景中表现出色,但在处理某些边缘案例时可能存在问题。故而引出了本课程主题 - 高级检索方法。 2. 最大边缘相关性(MMR):MMR旨在通过增加检索结果的多样性,以防止漏掉重要信息。该方法首先根据语义相似性返回一组初始响应,然后在该小型文档集中选择既相关又具有多样性的文档作为最终呈现给用户的结果。 3. 自我查询:当查询问题包含特定元数据时,自我查询很有用。例如,对于问题“1980年有哪些关于外星人的电影?”,除了需要语义查询外,还需要对元数据(1980年)进行过滤。我们可以让语言模型自动将原始问题分割成过滤器和搜索项。 4. 压缩:压缩可帮助提取检索段落中最相关的部分,而不是返回整个文档。它需要额外的语言模型调用,但可以更好地聚焦在最重要的信息上。 5. MMR、自我查询和压缩可以结合使用以获得最优的检索结果。 6. 其他检索方法:课程还提到了其他不依赖于向量数据库的检索方法,例如SVM检索器和TF-IDF检索器。这些是传统NLP或机器学习中的技术。 课程地址:https://learn.deeplearning.ai/langchain-chat-with-your-data/lesson/5/retrieval 播放列表: https://www.youtube.com/watch?v=JMScDV251ho&list=PLiuLMb-dLdWJX_EWk4RtQAjjrPLWaswTV B站:https://www.bilibili.com/video/BV1ZP411e76c/?vd_source=e71f65cbc40a72fce570b20ffcb28b22
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