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在大语言模型LLM和检索增强生成RAG系统中召回次数Recall Count是一个重要的参数它决定了在检索阶段从知识库中提取多少候选文档或片段。这个参数直接影响检索的范围和效率同时也会对最终生成的回答质量产生影响。
召回次数的定义
召回次数是指在检索阶段系统从知识库中提取的候选文档或片段的数量。例如当用户提出一个问题时系统会先从知识库中检索与问题相关的文档片段召回次数决定了检索出的候选片段的数量。
召回次数的作用
扩大检索范围 较高的召回次数可以增加检索到相关文档的概率减少因召回不足导致的漏检。
提高回答质量 更多的候选文档可以为语言模型提供更丰富的上下文信息从而生成更准确、更全面的回答。
平衡效率与精度 召回次数越高检索范围越广但计算成本和时间也会增加。因此需要根据实际需求平衡召回次数和系统效率。
召回次数的设置
召回次数的具体设置取决于以下因素
知识库的规模 如果知识库内容较多可能需要更高的召回次数来确保覆盖到相关文档。
问题的复杂性 对于复杂问题可能需要更多候选文档来提供足够的上下文。
系统资源 较高的召回次数会增加计算资源的消耗需要根据硬件资源进行调整。
召回次数与Rerank的关系
在RAG架构中召回次数与Rerank模型紧密相关
召回阶段 系统根据召回次数从知识库中提取候选文档片段。
Rerank阶段 Rerank模型会对这些候选片段进行重新排序筛选出最相关的片段供语言模型使用。
召回次数的示例
假设用户提问“如何选择合适的笔记本电脑”
召回次数10系统从知识库中检索出10个最相关的文档片段。
Rerank模型对这10个片段进行重新排序筛选出3个最相关的片段。
语言模型根据这3个片段生成回答例如“选择笔记本电脑时需要考虑处理器性能、显卡配置、电池续航等因素……”
召回次数的优缺点
优点
提高检索的全面性减少漏检。
为语言模型提供更多上下文提高回答质量。
缺点
增加计算成本和检索时间。
如果召回次数过高可能会引入大量无关信息降低效率。总结 召回次数是检索阶段的一个关键参数它决定了从知识库中提取的候选文档数量。合理设置召回次数可以平衡检索效率和回答质量是优化检索增强生成系统的重要环节。
