RAG 的相关性和评分机制

Relevance and Scoring Mechanisms for RAGs

掌握排名算法和使用 Python 进行高级评分。本课程涵盖 BM25、BERT、语义相似性和集成方法，侧重于复杂搜索系统的有效文档检索、评估和优化。

学习内容

随着数据复杂性的增加，传统的搜索和排名方法可能会变得不够用。在本课程中，RAG 的相关性和评分机制，您将探索尖端的排名和评分技术，以提升您的信息检索系统。

首先，您将学习 BM25 和余弦相似度等基础排名算法，以掌握文档相关性的基础知识。

然后，您将深入研究复杂的技术，例如 BERT 嵌入和使用 Sentence Transformers 的语义匹配，以处理复杂的查询并提高检索准确性。

最后，您将获得使用 Python 库实施和优化这些技术的实用技能，包括针对特定任务和域调整和调整方法。

在本课程结束时，您将对现代排名算法有全面的了解，能够应用高级评分方法，并有效优化搜索和检索系统以提高性能和准确性。