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Fine-Tuning Embedding for RAG with Synthetic Data-通过合成数据提升模型性能

本项目旨在利用合成数据,通过大语言模型从非结构化文档生成查询和相关文档,从而创建合成数据集,以微调开源嵌入模型。这样可以显著提高信息检索的准确性和效率,同时增强模型在...

本项目旨在利用合成数据,通过大语言模型从非结构化文档生成查询和相关文档,从而创建合成数据集,以微调开源嵌入模型。这样可以显著提高信息检索的准确性和效率,同时增强模型在特定领域的理解能力。
Fine-Tuning Embedding for RAG with Synthetic Data的特点:
1. 支持从非结构化文档生成合成数据集
2. 能够微调开源嵌入模型
3. 提高信息检索的准确性和效率
4. 增强模型对特定领域的理解能力

Fine-Tuning Embedding for RAG with Synthetic Data的功能:
1. 使用LLM生成查询和相关文档
2. 微调嵌入模型以适应特定任务
3. 应用于信息检索和问答系统
4. 用于文档分类和聚类任务

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