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rag-fusion

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多重查询生成与排名融合的新型搜索技术

RAG-Fusion是一种创新搜索方法，旨在弥合传统搜索与复杂人类查询间的差距。它结合检索增强生成(RAG)技术，通过多重查询生成和倒数等级融合重排搜索结果。该项目利用OpenAI的GPT模型生成多样化查询，进行向量搜索，并应用倒数等级融合算法重新排序相关文档。RAG-Fusion致力于挖掘隐藏在热门结果之外的深层知识，推动搜索技术迈向新前沿。

RAG-Fusion搜索技术查询生成向量搜索重排算法Github开源项目
GitHub论文

RAG-Fusion：搜索技术的下一个前沿

概述

本README文件所附代码是RAG-Fusion的一个实现，这是一种旨在弥合传统搜索范式与人类查询多方面维度之间差距的搜索方法。受检索增强生成（RAG）能力的启发，该项目更进一步，采用多重查询生成和倒数排名融合来重新排序搜索结果。其总体目标是更接近于发掘那90%往往隐藏在热门搜索结果背后的变革性知识。

背景

检索增强生成（RAG）的兴起通过融合向量搜索和生成模型的力量，改变了人工智能和搜索领域的范式。然而，这项技术并非没有局限性。传统的搜索方法在理解人类查询的细微差别和复杂性方面常常显得不足。

这就是RAG-Fusion发挥作用的地方。正如文章《搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询》中所详述的，这种方法旨在直接应对这些挑战。

代码功能

  1. 查询生成：系统首先使用OpenAI的GPT模型从用户的初始查询生成多个查询。

  2. 向量搜索：对每个生成的查询进行基于向量的搜索，从预定义集合中检索相关文档。

  3. 倒数排名融合：应用倒数排名融合算法，根据文档在多个查询中的相关性重新排序。

  4. 输出生成：生成最终输出，包含重新排序的文档列表。

如何运行代码

  1. 安装所需依赖（openai）。
  2. 将你的OpenAI API密钥放在代码中适当的位置。
  3. 运行脚本。

为什么选择RAG-Fusion？

RAG-Fusion是一项正在进行的实验，旨在使搜索变得更智能、更具上下文感知能力，从而帮助我们发现可能原本无法找到的更丰富、更深层次的信息。

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