怎么自己做免费网站深圳比较大的外包公司有哪些

怎么自己做免费网站,深圳比较大的外包公司有哪些,电子商务网站开发的意义,外链是什么为什么要 Re-ranking “re-ranking#xff08;重排序#xff09;” 是信息检索流程中非常关键的步骤#xff0c;核心目的是弥补初步召回阶段的不足#xff0c;提升最终结果的相关性与用户体验。 初步召回阶段的天然缺陷 传统检索的第一步#xff08;初步召回#xff09;通…为什么要 Re-ranking“re-ranking重排序” 是信息检索流程中非常关键的步骤核心目的是弥补初步召回阶段的不足提升最终结果的相关性与用户体验。初步召回阶段的天然缺陷传统检索的第一步初步召回通常依赖基于词项的模型如 BM25、TF-IDF这类方法的局限性很明显只能做 “词项匹配”无法理解语义比如查询 “苹果的系统”初步召回可能会混入 “水果苹果” 的文档因为它只看关键词是否出现不懂 “苹果” 的语义歧义无法捕捉细粒度关联比如查询 “如何用 Python 实现快速排序”初召可能优先返回包含 “Python”、“排序” 但内容不相关文档无法识别 “实现快速排序” 具体需求召回结果数量大、质量参差不齐为了保证 “不漏掉相关文档”初步召回通常会返回几百甚至上千个候选但其中大部分是低相关度的内容重排序的核心价值重排序正是为了解决上述问题通过更精准的模型通常是神经模型 对初步召回的候选文档再筛选、排序提升语义匹配精度用 ColBERT、BERT 这类模型能理解查询与文档的上下文语义比如区分 “苹果” 不同含义找到真正相关内容优化排序合理性把 “最符合用户需求” 的文档排到前面避免用户翻很多页才能找到有效信息平衡效率与效果初召用低成本的词项模型快速捞取候选重排序用高成本的精准模型处理少量候选 —— 保证检索速度提升结果质量Top-k Re-ranking with ColBERT 基于 ColBERT 的 Top-k 重排序https://arxiv.org/pdf/2004.12832原文介绍如下Recall 回忆Recall that ColBERT can be used for re-ranking the output of another retrieval model, typically a term-based model, or directly for end-to-end retrieval from a document collection. In this section, we discuss how we use ColBERT for ranking a small set of k (e.g., k1000) documents given a query q. Since k is small, we rely on batch computations to exhaustively(穷举式) score(打分) each document (unlike our approach in §3.6). To begin with(首先), our query serving subsystem loads the indexed documents representations into memory, representing each document as a matrix of embeddings.ColBERT 既可以用于对其他检索模型通常是基于词项 term-based 的模型的输出结果进行重排序也可以直接用于从文档集合中进行端到端检索。在本节中将介绍如何利用 ColBERT 对查询 q 对应的少量例如k1000文档进行排序。由于 k 的数值较小可以通过批量计算来对每个文档进行穷举式打分这与 3.6 节中的方法不同。首先我们的查询服务子系统会将已索引的文档表示加载到内存中每个文档都以一个嵌入矩阵的形式存储。个人理解简述测试步骤Given a query q, we compute its bag of contextualized embeddings Eq (Equation 1) and, concurrently, gather the document representations(表示) into a 3-dimensional tensor D consisting of k document matrices. We pad the k documents to their maximum length to facilitate batched operations, and move the tensor D to the GPU’s memory. On the GPU, we compute a batch dot-product of Eq and D, possibly over multiple mini-batches. The output materializes a 3-dimensional tensor that is a collection of cross-match matrices(交叉匹配矩阵) between q and each document. To compute the score of each document, we reduce its matrix across document terms via a max-pool(最大池化) (i.e., representing an exhaustive implementation of our MaxSim computation) and reduce across query terms via a summation. Finally, we sort the k documents by their total scores.representationsˌreprɪzenˈteɪʃ(ə)nn. 代理人代表描绘表现表示象征表现物尤指画或模型正式抗议陈述表象facilitatefəˈsɪlɪteɪtv. 使更容易使便利促进推动materializeməˈtɪəriəlaɪzv. 实现成为现实突然显现奇怪地出现v使具体化使实现使物质化使某事物从想法、计划或无形状态变为现实、具体或有形状态。summationsʌˈmeɪʃ(ə)nn. 和[生理] 总和合计给定查询q先计算其上下文嵌入集合Eq对应公式 1同时将 k 个文档的表示整合为一个三维张量 D包含 k 个文档矩阵。我们会将这 k 个文档填充至其最大长度以便进行批量操作并将张量 D 转移至 GPU 内存。在 GPU 上计算 Eq 与 D 的批量点积必要时可分多个小批量进行输出结果是一个三维张量包含查询 q 与每个文档之间的交叉匹配矩阵。为了计算每个文档的得分我们通过最大池即表示我们的MaxSim计算的详尽实现降维矩阵across document terms沿着doc terms并通过求和降低across query terms沿着query terms。最后我们根据总分对这 k 个文档进行排序。个人理解计算步骤quadratickwɒˈdrætɪkadj. [数] 二次的n. 二次方程式Relative to existing neural rankers (especially, but not exclusively, BERT-based ones), this computation is very cheap that, in fact, its cost is dominated by the cost of gathering and transferring the pre-computed embeddings. To illustrate, ranking k documents via typical BERT rankers requires feeding BERT k different inputs each of length l∣q∣∣di∣ for query q and documents di, where attention has quadratic平方级的cost in the length of the sequence. In contrast, ColBERT feeds BERT only a single, much shorter sequence of length l∣q∣. Consequently, ColBERT is not only cheaper, it also scales much better with k as we examine in §4.2.illustrateˈɪləstreɪtv. 加插图于说明阐明证明证实feedfiːdv. 饲养喂养为……提供食物以……为食物吃食提供意见或信息等灌输施肥添加燃料把……放进机器将……塞进机器加深强化使缓慢平稳地移动使穿过有限的空间非正式维持满足习惯传球流入进入n. 哺乳喂养动物的饲料植物的肥料机器的进料装置机器、设备的原料供给卫星或网络转播信号传输计算机订阅源给舞台演员的提词提白非正式丰盛的一餐与现有的神经排序模型尤其是但不限于基于 BERT 的模型相比这种计算的成本非常低 —— 实际上其成本主要来自预计算嵌入的获取与传输。举例来说典型的 BERT 排序模型对 k 个文档进行排序时需要将 BERT 输入k 个不同的序列每个序列长度为 l∣q∣∣di∣即查询 q 与文档 di 的长度之和而注意力机制的成本与序列长度呈平方级关系。相比之下ColBERT 仅需将 BERT 输入一个长度为 l∣q∣的更短序列。因此ColBERT 不仅成本更低且随着 k 的增大其扩展性也显著更优我们会在 4.2 节展开分析。个人理解讲对比end-to-end retrieval端到端检索信息检索领域的一种技术范式指从 “接收查询” 到 “返回最终结果” 的全流程由一个统一的模型 / 系统直接完成无需依赖多阶段的 “初步召回 重排序” 等步骤流程简化传统检索通常分两步 —— 先用基于词项的模型如 BM25召回大量候选文档再用神经模型重排序而端到端检索则直接通过模型如 ColBERT从全量文档集合中筛选出最相关的结果无需中间候选集。语义驱动依赖模型的上下文语义理解能力而非单纯的词项匹配能直接捕捉查询与文档的细粒度语义关联。效率与精度平衡像 ColBERT 这类端到端检索模型通过预计算文档嵌入、延迟交互等机制既保留了神经模型的精度又能高效处理大规模文档集合。举个例子当输入 “人工智能的应用场景”端到端检索模型会直接从整个文档库中基于语义匹配选出最相关的内容并排序而不是先靠关键词捞出几百篇再二次筛选。matrix across document termsTo compute the score of each document, we reduce its matrix across document terms via a max-pool(最大池化) (i.e., representing an exhaustive implementation of our MaxSim computation) and reduce across query terms via a summation. Finally, we sort the k documents by their total scores.这个操作是 ColBERT “延迟交互” 的关键一步先通过矩阵保留查询与文档所有 token 的细粒度匹配信息再通过 max-pool 聚焦 “最相关” 的匹配关系既保留语义精度又完成维度压缩为后续 “对查询词项维度求和”得到最终文档得分做准备。倒排融合Reciprocal Rank FusionRRFReciprocalrɪˈsɪprək(ə)ladj. 相互的互惠的报答的路线方向反向的代词动词互相的量函数倒数的互逆的互反的n. 反身代词相互动词 倒数乘法逆元素互相起作用的事物RRF 是检索领域主流的无参数融合算法无需训练即可平衡不同数据源的排序差异适配性极强。defreciprocal_rank_fusion(recall_results:dict,k:int60,top_n:int100)-list: 倒排融合多数据源的召回结果 Args: recall_results: 各数据源的召回结果格式为 {数据源名称: [文档id列表]}列表按相关性降序排列 k: 平滑参数经验值60值越小对排名越敏感 top_n: 最终返回的融合后top-N文档数量 Returns: 融合后的文档列表格式为 [(文档id, 融合得分), ...]按得分降序排列 # 初始化文档得分字典doc_score{}# 遍历每个数据源的召回结果计算倒排得分forsource_name,doc_listinrecall_results.items():# 遍历该数据源下的文档记录排名从1开始forrank,doc_idinenumerate(doc_list,start1):# 累加倒排得分ifdoc_idnotindoc_score:doc_score[doc_id]0.0doc_score[doc_id]1.0/(krank)# 按融合得分降序排序sorted_docssorted(doc_score.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)# 返回top-N结果returnsorted_docs[:top_n]# -------------------------- 示例测试倒排融合算法 --------------------------if__name____main__:# 模拟多数据源召回结果实际场景可替换为BM25/ColBERT/ES等不同来源的召回列表recall_data{BM25召回:[doc_001,doc_003,doc_002,doc_005,doc_004],ColBERT召回:[doc_002,doc_001,doc_004,doc_003,doc_006],ES向量召回:[doc_001,doc_002,doc_006,doc_005,doc_003]}# 执行倒排融合fusion_resultreciprocal_rank_fusion(recall_resultsrecall_data,k60,top_n5)# 打印结果print(融合后Top5文档文档ID | 融合得分)foridx,(doc_id,score)inenumerate(fusion_result,start1):print(f第{idx}名{doc_id}|{score:.4f})代码说明recall_results支持任意数量的数据源键为数据源名称便于溯源值为按相关性降序的文档 ID 列表k平滑参数可根据业务场景调整如对排名更敏感可减小至 30更平缓则增大至 100top_n控制最终返回的文档数量适配检索系统的候选集大小核心逻辑遍历每个数据源的召回列表按排名计算倒排得分并累加对所有文档的总得分降序排序返回 Top-N 结果示例输出融合后Top5文档文档ID | 融合得分 第1名doc_001 | 0.0487 第2名doc_002 | 0.0484 第3名doc_003 | 0.0322 第4名doc_006 | 0.0164 第5名doc_005 | 0.0163适配真实场景若召回结果包含相关性分数而非仅排名可先将分数转为排名降序排序后取索引 1若文档 ID 为复杂结构如包含标题 / 内容可将doc_id替换为文档对象仅需保证唯一标识即可。性能优化当数据源 / 文档量极大时可通过pandas向量化计算得分替代字典遍历对每个数据源的召回列表做长度限制如仅取前 1000 条减少计算量。多策略融合可在 RRF 基础上增加数据源权重如对 ColBERT 结果乘以 1.2BM25 乘以 0.8适配不同数据源的可信度# 扩展给不同数据源加权重source_weights{BM25召回:0.8,ColBERT召回:1.2,ES向量召回:1.0}doc_score[doc_id]source_weights[source_name]/(krank)该代码可直接集成到检索系统的 “召回 - 融合 - 重排序” 流程中是工业界最常用的多源召回融合方案之一重排模块的探索方向知识增强的重排、跨模态重排、个性化动态重排、重排过程的可解释性当前 RAG 系统中重排技术的核心演进方向它们分别从信息维度拓展、模态适配、用户定制和可信度提升四角度解决传统重排的局限性知识增强的重排核心痛点传统重排模型如 ColBERT、BERT-reranker仅依赖查询和文档的上下文语义匹配缺乏领域知识、常识或结构化知识容易在专业场景如医疗、法律、金融中出现 “语义匹配但事实错误” 的问题。核心思路将外部知识包括结构化知识图谱、领域知识库、常识库融入重排模型让模型在计算相关性时同时考量 “语义匹配” 和 “事实一致性 / 知识合理性”。落地路径知识注入编码阶段在 BERT/LLM 的编码层加入知识图谱的实体 / 关系嵌入例如将文档中的实体链接到知识图谱再将实体的知识向量与文本嵌入融合提升编码的知识丰富度。知识引导的损失函数在训练重排模型时增加 “事实一致性损失”若文档存在与领域知识冲突的内容降低其排序得分。知识检索辅助重排前先检索相关知识片段将知识与查询、文档拼接为新的输入让模型基于 “查询 文档 知识” 进行综合判断。典型应用医疗领域 RAG 中重排模型不仅匹配 “症状描述” 的语义还会结合医学知识库判断文档中的治疗方案是否符合临床指南优先排序合规且相关的内容。跨模态重排核心痛点传统重排仅处理文本类召回结果但实际 RAG 系统会涉及多模态数据如图片、表格、音频转写、PDF 中的图表单一文本重排模型无法适配跨模态的相关性判断。核心思路构建跨模态重排模型支持对不同模态的候选内容文本、图片、表格等统一打分实现 “多模态召回结果” 的一体化排序。落地路径多模态统一编码器采用 CLIP、ColPali 等模型将文本查询和不同模态的文档转为统一语义空间的嵌入再通过 MaxSim 等方式计算跨模态相关性。模态适配的交互机制对表格类数据先通过表格理解模型提取结构化信息对图片先通过图文模型生成描述文本再结合原始模态特征与文本特征进行联合重排。多模态混合排序策略为不同模态设置适配的子重排器如文本子重排器、表格子重排器再通过融合层如 RRF、加权投票输出最终排序。典型应用教育 RAG 系统中用户查询 “牛顿第二定律的实验示意图”重排模型可同时对文本解释、实验表格、示意图图片进行跨模态打分优先返回示意图和配套文本说明。个性化动态重排核心痛点传统重排模型是 “全局统一” 的对所有用户返回相同排序逻辑的结果但不同用户的知识背景、需求偏好、使用场景存在差异如新手用户需要基础内容专家用户需要深度文献统一排序无法满足个性化需求。核心思路基于用户画像 / 上下文动态调整重排策略让排序结果适配单个用户的独特需求实现 “千人千面” 的重排效果。落地路径用户画像驱动的权重调整构建用户画像包括领域知识水平、历史点击偏好、职业标签等动态调整重排模型的特征权重如对新手用户提升 “易理解性” 特征权重对专家用户提升 “专业性” 特征权重。上下文感知的重排结合用户的会话上下文如历史提问、已查看文档在重排时过滤重复内容、补充关联内容例如用户先问 “Python 列表用法”再问 “排序方法”重排时优先返回与列表排序强相关的文档。强化学习动态优化将重排视为序列决策问题以用户的点击、停留、反馈为奖励信号通过强化学习训练个性化重排策略持续优化排序效果。典型应用电商 RAG 客服系统中对普通消费者重排时优先展示商品使用教程和售后政策对商家用户则优先展示批量采购方案和 API 对接文档。重排过程的可解释性核心痛点基于深度学习的重排模型是 “黑盒”用户 / 开发者无法知晓 “为什么文档 A 比文档 B 排名更高”在医疗、法律等强监管领域缺乏可解释性会导致模型无法落地同时也不利于问题排查和效果迭代。核心思路让重排模型在输出排序结果的同时提供可解释的依据如匹配的关键词、语义关联的句子、引用的知识让排序逻辑透明化。落地路径注意力可视化利用模型的注意力权重标注出查询与文档中 “贡献最大” 的匹配片段如高亮 “糖尿病” 与 “血糖控制” 的语义关联作为排序的依据。特征归因分析通过 LIME、SHAP 等可解释性工具量化每个特征如词重叠度、语义相似度、知识一致性对最终排序得分的贡献生成 “得分拆解报告”。规则与模型融合在重排模型中嵌入可解释的规则模块如 “包含核心实体的文档加权重”“事实冲突的文档降权”并将规则触发情况作为解释依据兼顾模型精度与可解释性。典型应用法律 RAG 系统中重排模型在返回判例文档时同时标注 “该文档因包含与当前案件匹配的‘侵权责任认定条款’相似度 0.92且无法律冲突排名第 1”提升结果的可信度和合规性。各方向的技术共性与挑战共性均需基于 LLM / 预训练模型的语义理解能力同时结合外部信息知识、模态特征、用户数据、解释性工具拓展模型能力边界。挑战知识增强需解决 “知识噪声” 和 “知识更新” 问题跨模态重排需平衡多模态编码的效率与精度个性化重排需保护用户隐私避免过度个性化导致信息茧房可解释性需在 “解释粒度” 和 “模型性能” 间做权衡