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大模型召回测试里的时效性难题:怎样快速获取最新信息

煙雲

煙雲

发布时间:2025-04-09 11:32:06

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来源于php中文网

原创

大模型召回测试中可通过以下方法解决时效性难题:1.采用检索增强生成(RAG)技术,结合外部检索系统获取最新信息;2.优化数据更新机制,采用增量更新提升数据时效性;3.利用向量数据库快速检索最新文本信息;4.建立实时数据通道直接获取最新信息;5.采用多模态信息融合,结合图像、音频等获取更及时的信息。

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大模型召回测试里的时效性难题:怎样快速获取最新信息

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大模型召回测试中,可通过以下方法解决时效性难题,快速获取最新信息:
  • 采用检索增强生成(RAG)技术:将大语言模型与外部检索系统相结合,在生成回答前先从外部知识库或数据库中检索相关信息。这样可以利用外部数据源的实时更新能力,获取最新知识,避免大模型依赖预训练数据导致的信息滞后问题。例如,在问答系统中,使用 RAG 技术可以根据用户的问题实时查询最新的资讯、行业报告等,再结合大模型的生成能力提供准确且及时的回答。
  • 优化数据更新机制:对于大模型所使用的训练数据和索引数据,建立高效的更新机制。可以采用增量更新的方式,定期或实时地将新数据添加到训练数据集中,并更新相应的索引。如小红书的召回模块,将天级 Spark 任务升级为分钟级 Flink 任务,选用自研的 RedKV 存储,降低资源消耗的同时提升效率,使召回达到分钟级更新,有效提高了数据的时效性。
  • 利用向量数据库:向量数据库在存储和检索高维向量数据方面具有优势,能够快速进行相似性搜索。将大模型的文本数据转换为向量形式存储在向量数据库中,在召回测试时,可以通过向量检索快速找到与查询相关的最新文本信息。同时,向量数据库支持水平扩展,能够应对不断增长的数据量,保持查询的响应时间。
  • 建立实时数据通道:与实时数据源建立直接的数据通道,例如新闻 API、社交媒体流、行业动态监测平台等。当进行召回测试时,直接从这些实时数据源获取最新信息,而无需依赖定期更新的数据集。这样可以确保获取到的信息是最新的,但需要注意对数据源的稳定性和可靠性进行评估和监控。
  • 采用多模态信息融合:除了文本信息,还可以考虑融合图像、音频等多模态信息来获取最新信息。例如,通过图像识别技术分析实时拍摄的图片或视频流,获取其中的场景、物体等信息;利用语音识别技术将实时音频转换为文本进行分析。多模态信息的融合可以为大模型提供更丰富、更及时的信息来源,有助于提高召回测试的时效性。

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