BM25与BGE检索算法结合RAG增强技术实现大模型服务

资源摘要信息:"该压缩包内含的文件名称为'rag-omni-master'，其主要内容涉及了基于BM25（Best Match 25）和BGE（Bi-gram Language Model）检索算法的检索增强技术，并集成了支持OpenAI风格的大模型服务。此类技术通常被用于信息检索系统，以及像问答系统和推荐系统这样需要理解用户查询并从中抽取相关答案的场景中。 BM25是信息检索领域中的一种著名文档排名算法。BM25算法改进了早期的词频-逆文档频率（TF-IDF）模型，通过引入了多个参数来调整词项的权重，可以更有效地在大量文档中找出最相关的文档。BM25算法的改进包括考虑文档长度的归一化以及词项频率的非线性饱和等，使得算法能够更好地平衡查询词项在文档中的频率和重要性。 BGE算法，即Bi-gram Language Model，是基于双元语法模型的语言模型，它可以用来捕捉文本中单词之间成对出现的规律。这种模型在处理自然语言时可以更精准地理解语言的上下文关系，因而在检索算法中也常用来提升相关性的判断。 RAG，即Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术。RAG通过检索相关的信息来增强生成模型的性能，使其生成的答案不仅仅基于训练数据中的模式，而且能够整合到实时的信息。它通常用于生成问答系统中，其中大模型服务如OpenAI提供的GPT系列模型，可以利用检索到的信息来生成更准确、更相关的回答。 OpenAI风格的大模型服务通常指的是以GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列为代表的一类大型预训练语言模型，这些模型在大量文本数据上进行预训练，具有理解自然语言和生成文本的强大能力。支持OpenAI风格的大模型服务意味着本示例可能集成了类似GPT这类预训练模型的功能，能够通过检索增强技术来提供更精确的回答或生成内容。 整体来看，该压缩包中'rag-omni-master'文件的集合是一个集成了检索增强技术和大模型服务的工具集，其目标是提升检索系统的性能，特别是在需要理解复杂查询并提供精确回答的场景中。这类技术的集成能够有效提升问答系统、推荐系统等应用的用户体验和满意度。"