我要投稿

又快又准的RAG Meta-Chunking，1.3倍提升，耗时减半

发布日期：2024-10-25 15:59:47 浏览次数： 1595 来源：PaperAgent

RAG效果在很大程度上依赖于检索到的文档的相关性和准确性。传统的基于规则或语义相似性的文本分块方法在捕捉句子间微妙的逻辑关系上存在不足。

RAG流水线的概览，以及基于规则、相似性和PPL分割的示例。相同的背景色表示位于同一个块中。

为了解决现有方法的局限性，提出了一种名为Meta-Chunking的概念，它在句子和段落之间定义了一种粒度：由段落内具有深层语言逻辑联系的句子集合组成，旨在增强文本分割过程中的逻辑连贯性。Meta-Chunking包括基于LLMs的两种策略：边际采样分块（Margin Sampling Chunking）和困惑度分块（Perplexity Chunking）。

整个元块分割（Meta-Chunking）过程的概览。每个圆圈代表一个完整的句子，句子的长度并不一致。垂直线表示在哪里进行分割。图底部的两侧揭示了边缘采样分割（Margin Sampling Chunking）和困惑度分割（Perplexity Chunking）。具有相同背景色的圆圈代表一个元块，它们被动态组合以使最终的块长度满足用户需求。

Meta-Chunking的工作流程：

通过在11个数据集上的实验，证明了Meta-Chunking能够更有效地提升基于RAG的单跳和多跳问答任务的性能。例如，在2WikiMultihopQA数据集上，它比相似性分块（Similarity Chunking）的性能提高了1.32倍，同时只消耗了45.8%的时间。

在五个问答（QA）数据集中展示了主要的实验结果。前四个数据集来源于LongBench。sent. 表示是否适合将两个句子分开，而chunk表示后一个句子是否适合与前面的块合并。comb. 指的是首先使用PPL分割（PPL Chunking）且阈值为0来分割文本，然后进行动态组合的过程。

此外，还探讨了不同模型大小对文本分块任务的影响，发现中型模型（如1.5B参数级别）在性能和效率之间展现了更平衡的表现。

META-CHUNKING: LEARNING EFFICIENT TEXT SEGMENTATION VIA LOGICAL PERCEPTIONhttps://arxiv.org/pdf/2410.12788https://github.com/IAAR-Shanghai/Meta-Chunking.

53AI，企业落地应用大模型首选服务商

产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务

承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

百度智能云邀53AI：共创AI新纪元，启航智能新时代

2024-05-27

钉钉恒星计划：53AI与百余位企业家及钉钉生态伙伴，共议“AI 浪潮下的新机遇”

2024-05-22

热点资讯

GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法

2024-07-18

微软开源的GraphRAG解读

2024-07-09

深入解析 Graph RAG：提升语言模型问答能力的创新策略

2024-07-09

基于Llama 3 构建RAG语音助手：将本地 RAG 与 Qdrant、Whisper 和 LangChain 集成

2024-05-19

下一代 RAG 技术来了！微软正式开源 GraphRAG：大模型行业将迎来新的升级？

2024-07-07

RAGFlow：基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

2024-05-05

Prompt工程师必备：复旦重磅 | 最佳RAG实践长什么样的？

2024-07-07

GraphRAG：终极 RAG 引擎 - 语义搜索、嵌入、矢量搜索等等！

2024-07-08

RAG框架，都在这了!

2024-06-20

【文档智能 & RAG】RAG增强之路：增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路

2024-07-09

大家都在问

全网最全国内Agent平台深度测评：扣子、Dify、FastGPT，谁是你的Agent开发首选？

2024-10-27

微软研究院新突破：如何让AI在专业领域更靠谱？

2024-10-25

语义分块真的有效吗？

2024-10-21

突破传统RAG局限：GraphRAG如何提升大模型问答能力？

2024-10-21

RAG工程如何评测？

2024-10-15

长上下文 LLMs 兴起，RAG 会成为历史吗？

2024-10-15

检索生成(RAG) vs 长文本大模型：实际应用中如何选择？

2024-10-12

如何利用大模型+RAG构建知识问答助手？

2024-10-09

开箱即用的企业大模型应用平台

工作+AI

业务+AI

AIx业务

大模型咨询

大模型定制

相关资讯

160+中大型企业正在使用53AI

百度智能云邀53AI：共创AI新纪元，启航智能新时代

钉钉恒星计划：53AI与百余位企业家及钉钉生态伙伴，共议“AI 浪潮下的新机遇”

热点资讯

GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法

微软开源的GraphRAG解读

深入解析 Graph RAG：提升语言模型问答能力的创新策略

基于Llama 3 构建RAG语音助手：将本地 RAG 与 Qdrant、Whisper 和 LangChain 集成

下一代 RAG 技术来了！微软正式开源 GraphRAG：大模型行业将迎来新的升级？

RAGFlow：基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

Prompt工程师必备：复旦重磅 | 最佳RAG实践长什么样的？

GraphRAG：终极 RAG 引擎 - 语义搜索、嵌入、矢量搜索等等！

RAG框架，都在这了!

【文档智能 & RAG】RAG增强之路：增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路

大家都在问

全网最全国内Agent平台深度测评：扣子、Dify、FastGPT，谁是你的Agent开发首选？

微软研究院新突破：如何让AI在专业领域更靠谱？

语义分块真的有效吗？

突破传统RAG局限：GraphRAG如何提升大模型问答能力？

RAG工程如何评测？

长上下文 LLMs 兴起，RAG 会成为历史吗？

检索生成(RAG) vs 长文本大模型：实际应用中如何选择？

如何利用大模型+RAG构建知识问答助手？

热门标签