RAG检索系统的两大核心利器——Embedding模型和Rerank模型
在RAG系统中,Embedding和Rerank模型是核心组成部分。前者将文本转化为低维向量以捕捉语义信息;后者则用于对候选结果进行重排序,提升其相关性。
在RAG系统中,Embedding和Rerank模型是核心组成部分。前者将文本转化为低维向量以捕捉语义信息;后者则用于对候选结果进行重排序,提升其相关性。
HtmlRAG通过使用HTML而非纯文本作为外部知识的格式,在长上下文环境下提高了检索系统的效果,并在多个问答数据集上优于或等同于现有基于纯文本的方法。