文章预览
DocReLM：自建数据集训练检索模型和重排序模型提高 RAG 效果 发布时间：2024 年 05 月 19 日 RAG DocReLM: Mastering Document Retrieval with Language Model 面对超过 2 亿份学术文献和每年新增的数百万份文献，学术研究者们在浩瀚的知识海洋中寻找信息时倍感挑战。现有的检索系统在理解学术论文的深层语义和专业知识方面显得力不从心。本研究通过运用大型语言模型，成功开发出一款具备高级语义理解能力的文档检索系统，其性能远超现有技术。我们采用大型语言模型生成的特定领域数据来训练检索器和重排器，并利用这些模型从论文的参考文献中筛选出潜在的优质文献，以进一步提升检索效果。通过量子物理学和计算机视觉领域专家标注的测试集，我们验证了系统的有效性。结果表明，在计算机视觉领域，我们的系统 Top 10 准确率高达 44.12%，远超 Google Scholar 的
………………………………
