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怎么查网站空间,小视频网站如何建设,小程序开发前景怎么样,网站音乐播放器源码这里从多个角度分析和探索RAG信息检索常用的基准和评测指标。 1 BEIR 1.1 通用检索基准 (BEIR) BEIR是一个用于零样本文本信息检索的标准评估基准。它旨在解决传统模型在单一数据集上评估、难以衡量其真实泛化能力的问题#xff0c;BEIR集合了18个来自不同任务和领域的公开数…这里从多个角度分析和探索RAG信息检索常用的基准和评测指标。1 BEIR1.1 通用检索基准 (BEIR)BEIR是一个用于零样本文本信息检索的标准评估基准。它旨在解决传统模型在单一数据集上评估、难以衡量其真实泛化能力的问题BEIR集合了18个来自不同任务和领域的公开数据集。1.2 NDCGNDCGNormalized Discounted Cumulative Gain作为评估指标。NDCG通常用于衡量排名质量特别是在信息检索中。1.3 NDCG10NDCG10 是信息检索中衡量搜索结果排名的核心指标重点关注前10个结果的相关性和排序质量。在BEIR这类评估基准中它是最关键的模型效果衡量标准。NDCG10 的全称是 “归一化折现累积增益在10处”。它的核心思想是相关性有等级每个结果的相关性不是简单的“相关”或“不相关”而是有多个等级如0-4分。排名越高越重要排在前面的相关结果对用户价值更大因此其增益会乘以一个位置折现因子排名越靠后折现越多。结果归一化将实际得分除以“理想排序”下的最高可能得分得到一个介于0到1之间的值。1分表示前10个结果以完美相关性顺序呈现。Elastic官网研究发现倒数排序融合 (ELSER BM25)相比单一ELSER检索NDCG10提升1.4%相比单一BM25提升18%。其中ELSER (Elastic Learned Sparse Encoder)是 Elastic 公司专门为零样本语义搜索而设计其核心特点是利用“稀疏向量”来理解查询意图和上下文而非仅匹配关键词。https://www.elastic.co/search-labs/blog/improving-information-retrieval-elastic-stack-hybridhttps://github.com/beir-cellar/beir2Rouge-L2.1 RoughROUGERecall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation是一组评估文本生成质量的指标。2.2 Rouge-LROUGE-L 是ROUGH的一个变体基于最长公共子序列。ROUGE-L是寻找机器生成的文本和人工参考摘要之间的最长公共子序列。最长公共子序列就是两个序列中都出现的最长子序列元素不需要连续但顺序必须一致。2.3 Rough-L计算ROUGE-L 结合了准确率和召回率召回率 LCS长度 / 参考摘要长度生成的摘要包含了多少参考摘要的内容准确率 LCS长度 / 生成摘要长度生成的摘要中有多少是正确的F1分数 2 × (准确率 × 召回率) / (准确率 召回率)F1得分是综合平衡得分示例如下参考摘要A[这, 只, 猫, 坐, 在, 垫, 上]生成摘要B[垫, 上, 有, 一, 只, 猫]最长公共子序列的长度 L 2例如[只, 猫]或[垫, 上]。正确计算R 2 / 7 ≈ 0.286P 2 / 6 ≈ 0.333F1 ≈ 0.3083 检索延迟3.1 检索延迟检索延迟通常指从用户发起查询到系统返回结果所经历的时间差。它是一个直接影响用户体验的核心性能指标延迟过高可能导致用户放弃等待。3.3 应对方案为了应对延迟挑战学术界和工业界提出了多种创新方案PLAID引擎针对先进的“延迟交互检索”范式如ColBERT模型进行优化通过引入质心交互等机制在保证精度的前提下将GPU上的检索延迟降低了7倍CPU上甚至能达到45倍的加速实现大规模数据集下的毫秒级响应。Airphant搜索引擎专为“计算与存储分离”的云环境设计。它使用名为 IoU Sketch 的新型统计索引通过并行发起多个异步网络请求来获取数据避免了传统索引的串行等待。实验显示其端到端延迟在13毫秒到300毫秒之间比Apache Lucene快8.97倍比Elasticsearch快113.39倍。DeepSeek联网搜索优化从系统工程角度采用分布式索引、边缘节点缓存、多级缓存体系和查询预取等综合策略将平均查询响应时间从2.3秒降至0.8秒-2。4内存效率4.1 内存效率内存效率关注的是如何以最小的内存资源消耗达成特定的计算目标。它是衡量软件或算法在内存使用上“经济性”的核心指标与检索延迟你之前关心的速度指标紧密相关两者常需权衡。4.2 优化策略信息检索领域内存效率优化无处不在。索引压缩搜索引擎如Elasticsearch/Lucene会对倒排索引使用多种编码进行压缩使海量索引能装入内存。缓存策略在内存中缓存热点查询结果或常用索引块但需精心设计缓存淘汰算法如LRU、LFU在有限的缓存空间内存放最高价值的数据。向量检索优化对于AI时代的海量向量数据采用产品量化PQ等技术将高维向量压缩成短编码大幅降低内存占用和计算距离时的带宽需求是实现内存高效近似检索的关键。reference---Improving information retrieval in the Elastic Stack: Hybrid retrievalhttps://www.elastic.co/search-labs/blog/improving-information-retrieval-elastic-stack-hybridA Heterogeneous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Modelshttps://datasets-benchmarks-proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/65b9eea6e1cc6bb9f0cd2a47751a186f-Paper-round2.pdfbeirhttps://github.com/beir-cellar/beir