rag-fusion

rag-fusion 概覽

這是什麼

RAG-Fusion 是一種搜尋方法論，旨在彌合傳統搜尋範式與人類查詢多面向維度之間的差距。它採用多重查詢生成與 Reciprocal Rank Fusion 來重新排序搜尋結果，目標是找出單一查詢措辭可能遺漏的相關資料，特別是在使用者詞彙與語料庫索引方式不匹配時。此專案包含一個基於 NFCorpus/BEIR 的評估框架。

主要功能

• 多重查詢生成：LLM 從不同角度（同義詞、更窄與更廣的框架、相關子主題）撰寫多個使用者查詢的改寫版本。
• 混合搜尋：原始查詢與每個改寫版本都使用 BM25（關鍵字）和向量搜尋進行兩次搜尋。
• Reciprocal Rank Fusion：合併列表，每個文件根據其在每個列表中出現的排名獲得 1 / (60 + rank) 的分數總和。
• 重新排序：重新排序器（交叉編碼器或決策模型，如 Jev）對融合後的候選池重新評分。
• 評估框架：包含 NFCorpus 資料集、IR 指標（Precision、Recall、NDCG、MRR）以及用於基線與融合變體的 CLI。
• 實驗：包含關於 Jev、OpenAI Decisions API、Microsoft-Decision-1 以及 arXiv 2603.02153v1 複現的書面報告。

使用情境

強適配範例包括學術/科學文獻搜尋、生物醫學研究、專利先前技術搜尋、法律電子發現、法規審查、長尾電子商務、專業語料庫的冷啟動檢索以及探索性工作流程。弱適配範例包括常見問題聊天機器人、延遲敏感的檢索、高流量消費者搜尋、程式碼或識別碼搜尋以及結構化資料檢索。

快速開始

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授權與價格

MIT 授權。開源。

內容整理自該專案公開的 README 與儲存庫資訊。