2024/9/11 在 Hello World Dev Conference 分享的演講投影片這裡下載 PDF (18.3mb)
後續有補充 Textgrad 和 DSPy 的最佳化 colab 通用範例在這裡。
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Hello! 你好 👋
我是 ihower,這期累積了不少精彩內容分享給大家。
🔝What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs
這包括作者們的 Blog 長文、在 AI Engineer World’s Fair 大會的演講影片,以及我的截圖版本。
這是由六位大神一起寫的 What We Learned From A Year of Building With LLMs (我們從一年使用大型語言模型的開發中學到了什麼) 資訊量很高,乾貨滿滿。把開發 LLM-based AI 產品的經驗,分成 戰術、營運和戰略層面,以下摘要節錄:
閱讀全文〈愛好 AI Engineer 電子報 🚀 建構 LLMs 應用的戰略、運營和戰術經驗分享 #16〉延續之前做 Embedding 和 Reranker 評測,這次來研究 RAG 系統中的 Chunking 切塊環節。由於 embedding 和 LLM 模型的長度限制,我們必須將所有文本資料,拆成小塊後再轉成向量放進向量資料庫。
七月份 Chroma 做的這篇非常棒 Evaluating Chunking Strategies for Retrieval,評測了幾個 Chunking 策略,並且提出兩種新的切塊策略,想當然他是用英文文本做的。
因為他有公開 Github Repo 程式碼可以重現他的實驗(非常棒,是真的可以順利執行的),因此我就改成用繁體中文文本試試,排列組合出評測 38 種不同 chunking 的方式。
閱讀全文〈使用繁體中文評測 RAG 的 Chunking 切塊策略〉Hello! 你好 👋
我是 ihower,這集是 RAG 進階特輯。如果不知道什麼是基本的 naive RAG(或叫做 top-k RAG) ,可以先看我的入門投影片有關 RAG 的介紹。簡單講,RAG 就是根據用戶問題,檢索出最相關的內容,然後放到 Prompt 裡面讓模型做參考回答。
閱讀全文〈愛好 AI Engineer 電子報 🚀 檢索增強生成 RAG 特輯 #15〉(2024/7/25) 有新增內容 LLM-based Ranker 在最後
接續上一篇 Embedding 模型評測,這次我們來看看搭配 Reranker (重排)模型,做成二階段檢索會是什麼情況。
圖片出處: Boosting Your Search and RAG with Voyage’s Rerankers
Reranker 模型是另一種不一樣的模型(學名叫做 Cross-Encoder),不同於 embedding 模型(學名叫做 Bi-Encoder) 輸入是文字,輸出是高維度向量。Reranker 模型的輸入是兩段文字,輸出一個相關性分數 0 到 1 之間,也就是我們會將用戶 query 跟每一份文件都去算相關性分數,然後根據分數排序。
Reranker 的執行速度較慢,成本較高,但在判斷相關性上面,比 embedding 模型更準確
因此當資料非常多、想要快又要準時,跟 embeddings 模型搭配,做成兩階段檢索,是前人做推薦引擎時就發明的招式。
📊 評估數據結果 google spreadsheets 傳送門 ↗️
Updated(2024/9/23): 新增 Jina Embeddings v3
Updated(2024/9/24): 新增 Voyage-3
Updated(2024/10/22): 新增 mistral-embed
在 RAG 系統中,將文字轉語意向量的 embedding 模型,是非常重要的關鍵檢索環節。
很多人在問繁體中文的 embedding 建議選哪一套,通常大家就推薦比較熟的 OpenAI embedding 模型。
但到底哪一套客觀評測比較好,在 HuggingFace 上雖然有個 MTEB 有 (簡體)中文評測,但幾乎都是中國模型霸榜,而且感覺用簡體中文評測不代表繁體中文。
於是我就想自己跑評測看看,週末花了時間,參考了 Llamaindex 針對 RAG 場景評測 Embedding 模型的方法(Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models),使用聯發科整理的 TCEval-v2 資料集中的台達閱讀理解資料集 drcd,其中有不重複文章段落共 1000 段,以及對應的 3493 個問題。
閱讀全文〈使用繁體中文評測各家 Embedding 模型的檢索能力〉