为LLM应用选择分块策略的决策树方法
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为LLM应用选择分块策略的决策树方法
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AI 综述
Machine Learning Mastery网站介绍了一种为检索增强生成系统选择分块策略的决策树方法。该方法通过六个问题,根据文档属性和检索任务来指导策略选择,例如语义分块依赖句子间的嵌入距离检测主题变化,而基于文档的分块则利用标题、段落等自然结构。 该方法指出,如果文档整体在模型上下文窗口内且不涉及多主题,可以直接整体嵌入而不分块。
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最新进展10月15日 19:00
为你的 LLM 应用选择分块策略:一种决策树方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- Machine Learning Mastery为你的 LLM 应用选择分块策略:一种决策树方法
本文介绍了一种基于文档属性和检索任务的六问决策树方法,用于选择适合的分块策略。不同策略假设文档结构不同,例如语义分块依赖句子间的嵌入距离检测主题变化,而基于文档的分块则利用标题、段落等自然结构。若文档整体在模型上下文窗口内且不涉及多主题,可直接整体嵌入而不分块。
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