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文本召回模型-视频文字

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文本召回模型是信息检索和自然语言处理中的核心组件，主要用于从海量文本中快速筛选出与查询相关的候选集，为后续的排序阶段提供高质量输入。以下是关于文本召回模型的详细解析：

1. 核心概念

  • 核心任务：在大规模文本库（如千万级文档）中，根据用户输入的查询（Query），快速找出Top-K最相关的文本。
  • 特点：强调高效率和高召回率，而非精准排序（这是排序模型的任务）。
  • 应用场景：
  • 搜索引擎（如网页、商品搜索）
  • 推荐系统（召回相关物品或内容）
  • 问答系统（召回候选答案）
  • 对话系统（召回合适的回复）

2. 常见方法

2.1 传统方法

  • TF-IDF：基于词频统计，计算查询与文档的相似性。
  • BM2...

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大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建

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《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》由汪鹏、谷清水、卞龙鹏所著，全面介绍了RAG（检索增强生成）技术在大模型应用中的原理、实践与优化。随着大模型发展，RAG成为提升性能的关键技术，本书旨在帮助读者掌握RAG技术，构建可靠的RAG系统。

  1. RAG基础

    • RAG概述：RAG是结合大模型与知识检索技术的生成模型，通过检索外部知识提升回答准确性，解决大模型知识更新难、可解释性差等问题，在问答等场景广泛应用。
    • 语言模型基础：介绍Transformer、自动编码器、自回归模型等语言模型原理，如Transformer的词嵌入、编码器、解码器结构，为理解RAG技术提供理论支持。
    • 文本召回模...

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