インサイト - 軟件開發 - # 企業語義搜索的微調嵌入式模型

企業級嵌入式模型：針對企業語義搜索的微調嵌入式模型

Q: 除了文本數據,如何利用企業內部的其他多媒體數據(如圖像、視頻等)來進一步提高信息檢索的性能?

在企業內部，除了文本數據，還可以利用圖像、視頻等多媒體數據來進一步提高信息檢索的性能。首先，對於圖像數據，可以使用計算機視覺技術，如卷積神經網絡（CNN），來提取圖像特徵，並將這些特徵轉換為嵌入向量。這些嵌入向量可以與文本數據的嵌入進行融合，從而實現跨模態檢索，讓用戶能夠通過圖像或文本進行查詢，獲得更全面的檢索結果。 其次，對於視頻數據，可以通過視頻內容分析技術提取關鍵幀，並對這些幀進行圖像特徵提取。此外，還可以利用語音識別技術將視頻中的語音轉換為文本，進一步豐富檢索的內容。這樣，企業可以構建一個多模態的信息檢索系統，支持用戶根據不同類型的數據進行查詢，從而提高檢索的準確性和相關性。 最後，結合多媒體數據的元數據（如標題、描述、標籤等），可以進一步增強檢索系統的性能，通過多維度的信息來提升用戶的查詢體驗。

Q: 如何設計更加智能的合成問題生成方法,以更好地覆蓋企業用戶的實際查詢需求?

設計更加智能的合成問題生成方法，可以從以下幾個方面入手。首先，應該基於企業用戶的實際查詢需求，進行深入的需求分析，了解用戶在信息檢索過程中常見的問題類型和查詢模式。這可以通過分析歷史查詢數據和用戶反饋來實現。 其次，利用自然語言處理技術，特別是基於最新的預訓練語言模型（如GPT、BERT等），來生成多樣化的問題。這些模型可以根據上下文生成不同類型的問題，包括事實性問題、澄清性問題、推理性問題等，從而更全面地覆蓋用戶的查詢需求。 此外，結合自定義實體標註技術，對企業特有的術語和概念進行標註，能夠生成更具針對性的問題。這樣的問題生成方法不僅能提高問題的相關性，還能幫助模型更好地理解企業特定的上下文，從而提升信息檢索的準確性。 最後，通過持續的迭代和用戶反饋，優化問題生成的算法和模型，確保生成的問題能夠隨著用戶需求的變化而不斷改進。

Q: 在未來的研究中,如何結合最新的語言模型和信息檢索技術,持續提升企業信息檢索系統的性能和適用性?

在未來的研究中，結合最新的語言模型和信息檢索技術，可以從以下幾個方面持續提升企業信息檢索系統的性能和適用性。首先，應該探索語言模型的最新進展，如自監督學習和多模態學習，這些技術能夠提高模型對於不同類型數據的理解能力，從而增強檢索系統的準確性。 其次，應用強化學習技術來優化信息檢索過程，通過用戶交互數據來訓練模型，使其能夠根據用戶的行為和反饋不斷調整檢索策略，提升用戶滿意度。 此外，應該重視模型的可解釋性，開發可解釋的檢索模型，幫助用戶理解檢索結果的來源和依據，增強用戶對系統的信任感。 最後，持續關注數據隱私和安全問題，確保在提升檢索性能的同時，遵循相關的數據保護法規，保護用戶的個人信息。通過這些措施，企業信息檢索系統將能夠更好地適應不斷變化的需求，實現持續的性能提升。

核心概念

本文提出了一種方法,通過微調預訓練的嵌入式模型,以提高企業環境中信息檢索解決方案的性能。通過將嵌入式模型適應於企業特有的檢索任務,可以顯著提高搜索結果的精確度和相關性。

要約

本文提出了一種方法,通過微調預訓練的嵌入式模型,以提高企業環境中信息檢索解決方案的性能。

首先,作者介紹了企業面臨的管理專有非結構化數據的挑戰,以及AI驅動的信息檢索解決方案在解決這一問題中的作用。雖然基於預訓練模型的解決方案在一般情況下表現優秀,但可能無法完全適應企業特有的數據特徵,從而導致檢索效果不理想。

為此,作者提出了一種微調預訓練嵌入式模型的方法,以更好地適應企業環境的檢索任務。具體包括:

構建包含企業內部多種類型數據的數據集,並進行預處理和合成問題生成。
選擇合適的基礎模型,包括雙編碼器模型、交叉編碼器模型和ColBERT模型,並對其進行微調。
在企業基準評估數據集上對不同模型配置進行評估,結果顯示微調後的模型在精確度和相關性方面明顯優於預訓練模型。

此外,作者還討論了微調嵌入式模型在提高企業信息管理效率以及未來研究方向等方面的潛在優勢。

要約をカスタマイズ

AI でリライト

引用を生成

原文を翻訳

他の言語に翻訳

マインドマップを作成

原文コンテンツから

原文を表示

arxiv.org

統計

企業運行在Finacle上的銀行平均NPS(淨推薦值)提升了19%。
本文的數據集包含約1700萬個tokens,分佈在65,200個數據塊中。大部分數據塊包含300-500個tokens,也有許多小於100個tokens的塊。
在企業基準評估數據集上,微調後的雙編碼器模型配合微調的交叉編碼器模型的整體得分為83.0%,優於其他模型配置。

引用

"通過將嵌入式模型適應於企業特有的檢索任務,可以顯著提高搜索結果的精確度和相關性。"
"微調後的模型在精確度和相關性方面明顯優於預訓練模型。"

抽出されたキーインサイト

EnterpriseEM: Fine-tuned Embeddings for Enterprise Semantic Search

by Kamalkumar R... 場所 arxiv.org 09-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.00010.pdf

EnterpriseEM: Fine-tuned Embeddings for Enterprise Semantic Search

深掘り質問

除了文本數據,如何利用企業內部的其他多媒體數據(如圖像、視頻等)來進一步提高信息檢索的性能?

在企業內部，除了文本數據，還可以利用圖像、視頻等多媒體數據來進一步提高信息檢索的性能。首先，對於圖像數據，可以使用計算機視覺技術，如卷積神經網絡（CNN），來提取圖像特徵，並將這些特徵轉換為嵌入向量。這些嵌入向量可以與文本數據的嵌入進行融合，從而實現跨模態檢索，讓用戶能夠通過圖像或文本進行查詢，獲得更全面的檢索結果。
其次，對於視頻數據，可以通過視頻內容分析技術提取關鍵幀，並對這些幀進行圖像特徵提取。此外，還可以利用語音識別技術將視頻中的語音轉換為文本，進一步豐富檢索的內容。這樣，企業可以構建一個多模態的信息檢索系統，支持用戶根據不同類型的數據進行查詢，從而提高檢索的準確性和相關性。
最後，結合多媒體數據的元數據（如標題、描述、標籤等），可以進一步增強檢索系統的性能，通過多維度的信息來提升用戶的查詢體驗。

如何設計更加智能的合成問題生成方法,以更好地覆蓋企業用戶的實際查詢需求?

設計更加智能的合成問題生成方法，可以從以下幾個方面入手。首先，應該基於企業用戶的實際查詢需求，進行深入的需求分析，了解用戶在信息檢索過程中常見的問題類型和查詢模式。這可以通過分析歷史查詢數據和用戶反饋來實現。
其次，利用自然語言處理技術，特別是基於最新的預訓練語言模型（如GPT、BERT等），來生成多樣化的問題。這些模型可以根據上下文生成不同類型的問題，包括事實性問題、澄清性問題、推理性問題等，從而更全面地覆蓋用戶的查詢需求。
此外，結合自定義實體標註技術，對企業特有的術語和概念進行標註，能夠生成更具針對性的問題。這樣的問題生成方法不僅能提高問題的相關性，還能幫助模型更好地理解企業特定的上下文，從而提升信息檢索的準確性。
最後，通過持續的迭代和用戶反饋，優化問題生成的算法和模型，確保生成的問題能夠隨著用戶需求的變化而不斷改進。

在未來的研究中,如何結合最新的語言模型和信息檢索技術,持續提升企業信息檢索系統的性能和適用性?

在未來的研究中，結合最新的語言模型和信息檢索技術，可以從以下幾個方面持續提升企業信息檢索系統的性能和適用性。首先，應該探索語言模型的最新進展，如自監督學習和多模態學習，這些技術能夠提高模型對於不同類型數據的理解能力，從而增強檢索系統的準確性。
其次，應用強化學習技術來優化信息檢索過程，通過用戶交互數據來訓練模型，使其能夠根據用戶的行為和反饋不斷調整檢索策略，提升用戶滿意度。
此外，應該重視模型的可解釋性，開發可解釋的檢索模型，幫助用戶理解檢索結果的來源和依據，增強用戶對系統的信任感。
最後，持續關注數據隱私和安全問題，確保在提升檢索性能的同時，遵循相關的數據保護法規，保護用戶的個人信息。通過這些措施，企業信息檢索系統將能夠更好地適應不斷變化的需求，實現持續的性能提升。