
联迪信息智语是一款基于开源大语言模型构建的私有知识库产品,可以帮助企业和个人构建和管理自己的知识库应用,实现千人千面的客户体验,全面提升客户服务和内部办公效率,同时严格保护数据敏感和隐私安全,并可进行可视化的运维、监控、标注和持续优化。



在检索增强生成解决方案中,文档解析和分块技术是确保系统高效检索和生成相关内容的关键步骤。我们通过一系列具体的技术手段和工具,解决了传统生成模型中的信息不准确和过时问题,显著提升了系统的性能和用户体验。
1、文档解析 实际场景中知识库中存在的大量非结构化的PDF文档,我们通过文本提取、布局分析、元数据提取等步骤将这些文档转换为结构化文本,并进行清理,去除多余的换行符和空白字符,为后续的分块和检索提供了高质量的基础。
2、分块技术 我们通过固定长度分块、段落分块、语义分块等分块技术将这些数据分割为语义连贯的单元,以便系统能够高效检索和生成相关内容,从而生成准确的回答。
3、评估方法 我们通过LDA一致性评分、交并比(IoU)等评估方法不断优化分块技术,调整分块策略,进一步提高了分块的准确性,提升了分块技术的效果,确保系统在检索和生成过程中始终保持高效和准确。
4、混合检索 我们结合了向量检索和关键词检索的先进检索范式,通过多路检索机制的协同作用,从而提升了检索系统的召回率和准确率,实现了不同场景下的灵活应对。
5、重排序模型 重排序模型是检索增强生成(RAG)框架中的核心组件,我们通过深度语义建模和多模态融合技术,基于先进的Transformer架构,整合稀疏检索和密集检索的多路结果,并通过倒数排序融合策略进行加权整合,对初步检索结果进行精细化排序,以提升语义相关性和检索精度、动态调整排序策略,确保检索结果的最优化、显著提升召回率和精度。




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