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改进 Elastic Stack 中的信息检索：混合检索

Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。...唯一的缺点是，目前，由于两个查询在 Elasticsearch 中顺序执行，查询延迟会增加。BM25 检索通常比语义检索更快，这一事实缓解了这一问题。...作为这项工作的一部分，我们还执行了一些简单的查询分类来区分关键字和自然问题搜索。这是为了尝试了解导致给定方法表现最佳的机制。到目前为止，我们对此还没有明确的解释，并计划进一步探索。...给定一组查询和关联的相关文档，我们可以使用任何优化方法来找到检索这些文档的最佳组合。在我们的实验中，我们使用 BEIR 数据集和贝叶斯优化来寻找最佳组合，针对 NDCG@10 进行优化。...人们可能会想到这一点，因为最佳组合将取决于各个方法在给定数据集上的执行情况。为了探索零样本参数化的可能性，我们尝试为基准集中的所有数据集选择单个权重α 。

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    信息检索迈向对话式交互的未来

    ECIR 2021：信息检索迈向对话式交互的时代会议背景 欧洲信息检索会议（ECIR 2021）聚焦于信息检索领域的创新突破，某机构学者Emine Yilmaz（伦敦大学学院计算机科学教授）指出：未来用户将通过多轮对话与计算机交互精准获取所需信息...技术演进：从列表检索到对话交互核心挑战语音交互的数据局限性：与传统网络搜索返回20条结果相比，语音查询通常仅返回单条结果，导致用户行为数据显著减少满意度预测模型：通过分析用户与语音助手的交互行为演化，构建预测模型判断查询满意度主动澄清机制...系统在不确定用户需求时主动提出澄清问题（例如"推荐川菜馆是因为检测到您偏好麻辣口味"）技术实现路径贝塔测试优化：新功能仅向目标小规模用户群开放，通过有限数据集预测潜在满意度评估指标体系：目前缺乏专用于对话式信息检索且与用户满意度高度相关的量化评估标准解释性反馈循环...：如何构建能主动发起澄清问题并解释推荐逻辑的智能系统未来发展方向尽管近年已投入大量研究构建对话式信息检索系统，该领域仍处于早期阶段。...重点技术方向包括：基于用户实时反馈的查询优化算法小样本学习在满意度预测中的应用融合解释生成与多模态检索的混合架构本文根据ECIR 2021会议技术内容整理，呈现信息检索领域向对话式交互转型的技术路径与挑战

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    改进 Elastic Stack 中的信息检索：对段落检索进行基准测试

    图片在之前的博客文章中，我们讨论了信息检索的常见方法，并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里，我们将介绍基准测试，以公平的方式比较各种方法。...BEIR 论文（“ BEIR：信息检索模型零样本评估的异构基准”，Takhur 等人，2021 年）提出了解决在通用环境中评估信息检索方法的问题。...例如，重新排序任务之前的初步检索可能会考虑前 1000 个检索到的文档，而单阶段检索可能会使用较小的列表大小来模仿用户的搜索引擎行为。我们选择将列表大小固定为前 10 个文档，这与我们的用例一致。...最后，随着时间的推移，数据库中主题或语义结构的变化将降低微调模型的检索准确性。结论我们使用 13 个数据集建立了信息检索的基础。...调整模型的过程需要标记工作，这对于资源有限的用户来说可能不可行。 在我们的下一篇博客中，我们将讨论不需要创建标记数据集的高效检索系统的替代方法。这些解决方案将基于混合检索方法。

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    信息检索中的花式预训练

    作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 目前信息检索(Information Retrieval)几乎都是使用深度学习系列的方法，即NeuIR...而随着预训练在深度学习领域的大放光芒，信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将整理来自清华大学与中科院的信息检索综述，先上路径。...（1）核心问题 IR系统的目标是提供用户所需的信息，因此它的核心问题是评估一个查询q和一个文档d之间的相关性。...Multi-stage Retrieval (n>=2)：这种框架采用多个re-ranker，其中不同的re-ranker采用着不同的结构，可以分别利用不同的互补信息。...snippets只突出文档中与给定查询相关的部分。 keyphrase extraction。从文档中抽取关键词，大部分工作通常会将关键词提取任务视作序列标注任务。 未来工作 新的目标和框架。

    2K40

    使用kibana来进行ElasticSearch的信息查询检索

    大家经常会听到使用ELK搭建日志管理平台、完成日志聚合检索的功能，那么这个平台到底是个什么概念，怎么搭建，怎么使用呢?...kibana是一个图形界面，可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据，相当于提供了ES的可视化操作管理器。...大概长下面这样子，在条件栏我输入了id:<10，然后它就把id 的数据展示出来。 可以看到，kibana搭配ES是一个不错的选择，比ES的head插件的界面友好多了。...这个配置文件大家仔细看一下，里面有很多重要的默认配置信息。...由于之前我们已经使用过ES了，里面是有index的，用es的head看看 我这里面有几个index，其中.kibana是kibana自己创建的，其他几个都是我创建的。

    6.1K10

    SQL Server检索SQL和用户信息的需求

    Oracle中如果需要知道一条SQL是谁执行的，可以通过v$sql的parsing_schema_name字段得到登录的schema名称，相当于SQL和会话登录信息是有绑定的。...如下SQL，可以找到当前SQL Server跑过的SQL，但是没用户信息， SELECT p.refcounts, p.usecounts, sqltext.text  FROM sys.dm_exec_cached_plans...view=sql-server-ver15 但是能和sys.dm_exec_sql_text关联起来的只有database_id，如下得到的应该是个笛卡尔积，并未将SQL和login_name用户的信息关联起来...[sql_handle]) AS qt ORDER BY request_session_id , resource_database_id DESC 他可以找到当前正在执行的SQL和会话的信息，单从内容上...无论从监控粒度，还是数据统计的角度，SQL和用户信息关联检索还是有用的，可以做到更精细的控制，不太清楚为什么微软官方没给出这样的设计，或者有其他隐藏的功能？

    1.7K30

    改进 Elastic Stack 中的信息检索：引入 Elastic Learned Sparse Encoder，我们的新检索模型

    这是众所周知的，BEIR基准测试将多种检索任务组合在一起，作为模型在未见过数据集上表现的代理。在零样本情况下实现良好的信息检索，即使用预训练模型进行一键式搜索文本字段，正是我们想要实现的目标。...如果您查看他们的报告，您会注意到他们还报告了以百分比表示的NDCG@10。我们建议读者查阅上述链接以获取有关这些方法的更多信息。...它还包含常见的词尾——比如 ##ing（## 只是表示它是延续）。由于单词不能任意交换，因此对于任何给定的掩码位置，预测的 tokens 数量相对较少。...特别是，它鼓励根据对倒排索引检索成本的影响，从查询和文档表示中删除那些提供很少排名信息的 token。...请继续关注本系列的下一篇博客文章，我们将在继续探索使用 Elasticsearch 的令人兴奋的新检索方法的同时，研究使用混合检索来组合各种检索方法。

    2.3K31

    信息检索中过滤禁止文档的新方法

    信息检索中的禁止文档过滤内容所有者致力于消除可能对客户产生不利影响的不良内容。不良内容可能采取多种形式，如虚假新闻、付费评论、垃圾信息、攻击性语言等。...在某国际学术会议上，某机构的智能购物研究团队发表了一篇关于存在禁止文档时的信息检索（IR）论文。重点在于同时优化两个需求：检索与客户请求相关的内容，并过滤掉禁止文档。...nDCG与普通DCG（折损累积增益）分数的不同之处在于，结果通过理想排名列表（根据真实标签排名的列表）的DCG分数进行归一化。它可以解释为给定排名与理想排名之间的距离。...然而，论文表明当排名和过滤同时进行时——即当排名器被允许检索（和排名）搜索结果的子列表时——nDCGmin变得无界。...作为替代方案，提出了nDCGf，这是nDCGmin的修改版本，通过修改归一化方案以处理子列表检索，解决了这第二个无界性问题。

    13810

    RAG系统：大模型驱动的实时信息检索革新

    RAG系统的核心组件包括： 检索器（Retriever）：负责从外部知识库中高效提取与查询相关的数据。 生成器（Generator）：利用LLM将检索到的信息融合，生成接近人类表达的回应。...分割器（Splitter）：将文档分割为易于管理的小块，便于创建高效的向量表示，以实现快速检索。 知识数据库（Knowledge DB）：存储处理后的文档向量，基于语义相似性快速检索相关信息。...检索器（Retriever）：在知识数据库中搜索与用户查询匹配的文档向量，利用向量相似性找到最相关的信息。 生成器（Generator）：结合检索到的信息和LLM自身的知识库，生成连贯、准确的回应。...RAG系统的优势 RAG系统的优势如下： 实时信息检索：集成外部知识源，确保回应的时效性和相关性，满足用户对最新信息的需求。 准确性提升：精确的数据获取机制，减少错误，提高事实准确性，增强用户信任。...结论 RAG系统通过将实时信息检索与强大语言生成能力无缝结合，不仅在技术上实现了重大突破，更在实际应用中展现了其巨大的潜力和价值。

    72210

    大模型如何提升信息检索效率：语义检索与向量数据库的结合

    摘要随着信息量的爆炸式增长，传统的关键词检索技术已经无法满足用户对信息检索效率和准确性的需求。本文探讨了如何利用大模型实现语义检索，并结合向量数据库优化检索效率。...近年来，随着深度学习技术的发展，大模型（如BERT、GPT等）在自然语言处理领域取得了显著进展。这些模型能够理解文本的语义，从而提升信息检索的效率和准确性。...A1: 传统的关键词检索主要依赖于用户输入的关键词与文档中的关键词匹配，无法捕捉上下文信息和语义关系。...本文还提供了一个可运行的示例代码模块，展示了如何在实际应用中实现语义检索。随着大模型和向量数据库技术的不断发展，信息检索的效率和准确性将进一步提升。...未来，我们可以期待更多的创新技术应用于信息检索领域，如多模态检索、实时检索等，为用户提供更加智能和高效的检索体验。参考资料Devlin, J., Chang, M.

    1.4K10

    语义信息检索中的预训练模型（下）

    语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....此外一个常见的做法是，用一个embedding去表示query（因为query通常较短、意思集中），用多个embedding去捕捉document的不同子空间的信息。...所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。...exact-match的稀疏检索模型，这是因为过多的使用简单负例（random或者in-batch负采样）没有提供很多信息量，其 梯度范数较小、收敛速度慢 。...，为了把握不同层的信息，对 L层 都计算相似度矩阵： S_{Q, D} \in \mathbb{R}^{L \times|Q| \times|D|} 然后对相似度矩阵采用DRMM或者KNRM的方法来提取交互信息

    2.5K30

    信息检索中“禁止文档”的过滤新方法

    信息检索中“禁止文档”的过滤内容所有者投入大量精力来消除可能对客户产生不利影响的不良内容。不良内容可以采取多种形式，例如假新闻、付费评论、垃圾邮件、攻击性语言等。...本周，在某中心的 Alexa 购物研究团队在 ACM 信息检索特别兴趣小组的年会上发表了一篇论文，探讨了在存在 f-docs 情况下的信息检索。...NDCG 与普通的 DCG 分数的不同之处在于，结果通过理想排序列表的 DCG 分数进行归一化——即根据真实标签排序的列表。它可以解释为给定排名与理想排名之间的距离。...下图显示了 nDCG、nDCGmin 和 nDCGf 在 2010-2014 年文本检索会议网络轨道信息检索挑战赛发布的数据集上的可靠性。...对于所有年份，nDCG 和 nDCGmin 的可靠性都显著低于 nDCGf，这是由于当允许负标签和部分检索时，它们的不恰当归一化所致。

    12600

    AI工具推荐之搜索工具：重塑信息检索的未来

    传统搜索引擎如Google和百度虽然在过去几十年中为用户提供了极大的便利，但其基于关键词匹配的检索方式逐渐显露出局限性：信息冗余、广告干扰以及搜索结果不够精准等问题困扰着用户。...与此同时，随着人工智能技术的迅猛发展，AI搜索工具凭借其强大的语义理解能力和智能内容提炼功能崭露头角，为信息检索带来了革命性的变革。...它是一种匹配推荐并由搜索者自行筛选的信息检索方式，是机器+人工的搜索。...它将匹配结果直接自行筛选，并直接回答用户问题，这种问即所得的搜索方式大幅减少了用户的信息处理负担，提升了检索效率。 研究显示，AI搜索工具在学术研究、创意探索和复杂问题解决等场景中尤为突出。...结语 AI搜索工具正以其智能、高效的特点重塑信息检索的未来。无论是通用搜索的便捷性、领域特定的专业性，还是独特界面的创新性及集成助手的实用性，这些工具都展现了超越传统搜索引擎的巨大优势。

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    Self-RAG 框架：更精准的信息检索与生成

    Table-1 展示了一个名为 "SELF-RAG" 的系统中使用的四种反思tokens的类型： ① Retrieve 这是一个决策过程，它决定了是否从某个资源 R 中检索信息。...② IsREL 这是一个相关性检查，目的是确定给定的数据 d 是否包含解决问题 x 所需的相关信息。 ③ IsSUP 这是一个验证过程，用于检查提供的响应 y 中的声明是否得到了数据 d 的支持。...（2）然后给定x, yt，预测输出是否有用。 该算法结合了检索和生成两种方法。首先，它会判断是否需要检索信息。如果需要，它会从大型文本集合中检索相关段落，然后基于这些信息进行生成。...(3) 评判模型C 它被训练用于生成反思tokens，这些tokens用于评估检索到的段落和给定任务的输出质量。...（2）生成学习(generator learning) 使用反思tokens的经过修改过的语料库Dgen来训练生成器模型 目标函数描述了最大化 M 在给定输入 x 的情况下，对输出 y 和相关的信息

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