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LLM

为您的 RAG 管道构建基于 LLM 的重排序器

您是否正在为检索增强生成（RAG）管道中不相关的搜索结果而苦恼？

想象一下，拥有一个强大的工具，可以智能地重新评估和重新排序您的搜索结果，显著提高它们与用户查询的相关性。

在这篇博文中，我们将向您展示如何使用 Instructor 和 Pydantic 创建基于 LLM 的重排序器。这种方法将：

  • 提高搜索结果的准确性
  • 利用大型语言模型 (LLM) 的力量
  • 利用结构化输出进行精确信息检索

通过本教程的学习，您将能够实现一个 LLM 重排序器，用于标记您的合成数据以微调传统重排序器，或构建您的 RAG 系统评估管道。让我们开始吧！

使用 Instructor 和 Pydantic 构建成对 LLM 评估器

在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Instructor 和 Pydantic 创建一个成对 LLM 评估器。这个评估器将评估问题与一段文本之间的相关性，展示了结构化输出在语言模型交互中的实际应用。

介绍

评估文本相关性是自然语言处理和信息检索中的常见任务。通过利用大型语言模型 (LLM) 和结构化输出，我们可以创建一个系统来判断问题与给定文本之间的相似度或相关性。