RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。
要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略：
1. 使用更精细的评分函数
RAG通常会在检索阶段根据输入问题或上下文生成一系列候选文档，然后利用这些文档的信息进行生成式回答。
reranking可以通过设计更精细的评分函数，对这些候选文档进行重新排序，优先选择与输入问题更相关、质量更高的文档作为生成回答的依据。
这可能涉及：
融合更多特征：除了原始的检索得分（如BM25分数），考虑加入其他特征，如文档长度、主题相关性、实体提及次数、段落位置等，以更全面地评估文档与问题的匹配程度。
引入深度学习模型：使用预训练的语言模型（如BERT、RoBERTa等）计算问题与文档的语义相似度，或者使用专门针对文档相关性设计的模型（如ANCE、DPR等）进行reranking。
考虑上下文敏感性：对于多轮对话或具有明确上下文的场景，评分函数应考虑上下文信息，确保所选文档不仅与当前问题相关，还与对话历史或上下文保持一致。
2. 集成外部知识
在reranking阶段，可以引入外部知识源（如百科、词典、专家规则等）来辅助判断文档的质量和相关性。例如：
利用领域专业知识：对于特定领域的应用，如医疗、法律、金融等，可以利用领域知识库或规则库来筛选出符合专业要求的文档。
利用常识知识：使用常识推理模型或知识图谱来判断文档内容是否符合常识，避免生成不符合事实的回答。
3. 采用多阶段reranking
将reranking过程分为多个阶段，逐步精细化文档排序：
粗排阶段：首先基于简单、高效的指标（如BM25得分）进行初步排序，筛选出一部分高潜力文档。
精排阶段：对粗排后的文档集使用更复杂的评分函数或模型进行二次排序，进一步提升相关文档的优先级。
微调阶段（可选）：对于某些关键应用场景，可以加入人工规则或专家干预的微调阶段，确保最终选择的文档满足特定业务需求。
4. 在线学习与反馈循环
在实际部署中，收集用户反馈（如点击率、满意度评分等）来不断优化reranking策略：
在线学习：利用在线学习算法（如Bandit算法、强化学习等）动态调整评分函数参数，使其适应用户行为变化。
主动学习：在保证用户体验的前提下，适时向用户询问对生成答案的满意度，收集标注数据用于模型迭代。
通过上述策略的综合运用，可以有效地通过reranking提升RAG模型在文本生成任务中的准确度。
请注意，具体的实现方式需根据实际应用场景、数据资源和计算资源进行调整。
Video：AI 新视界
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