随着人工智能，特别是大模型技术的飞速发展，我们正面临着前所未有的数据爆炸。如何在海量数据中高效检索并组织信息，成为了决定大模型应用效果的关键因素。本文将深入探讨大模型背景下，数据检索、数据组织（Chunking）和查询重写（Query Rewriting）等核心技术，以及它们如何共同作用，提升大模型处理复杂信息的能力。
数据检索：从关键词到语义理解的跃迁
传统的数据检索方法主要依赖关键词匹配，简单高效，但难以理解用户查询的真实意图。例如，使用Elasticsearch进行基于词项的检索，速度快，资源消耗少，但只能返回包含特定关键词的文档，无法识别同义词或相关概念。想象一下，用户搜索“治疗感冒的自然方法”，基于关键词的检索可能无法返回包含“缓解上呼吸道感染的非药物疗法”的文章，即使这两者在语义上高度相关。
现代大模型驱动的数据检索，则更加注重语义理解。它将查询和文档转化为高维向量空间中的嵌入（Embeddings），通过计算向量间的相似度来检索相关信息。这种基于嵌入的检索方式，能够捕捉语义关联，即使查询和文档没有相同的关键词，也能发现潜在的联系。例如，使用Sentence-BERT等模型生成句子的嵌入，可以更准确地检索到与查询语义相关的文档。
实践中，混合检索策略往往能取得最佳效果。先使用基于词项的快速检索过滤出候选文档，再使用基于嵌入的语义检索进行精细排序，在效率和准确性之间取得平衡。这种方法结合了传统检索的快速性和现代语义理解的精确性，能更好地应对复杂查询。例如，可以使用Elasticsearch进行初步过滤，然后使用FAISS等库进行向量相似度搜索，实现高效且准确的检索。
数据组织（Chunking）：化整为零，提升大模型处理效率
数据组织（Chunking），特别是针对大模型的Chunking技术，是将大型文档或数据集分割成更小的、易于管理的部分，以便大模型能够更好地处理和理解。这是因为大模型通常有输入长度限制（例如，GPT-3的token限制），直接将整个文档输入可能超出限制，导致信息丢失。
常见的Chunking策略包括：
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固定大小分块：将文档分割成固定大小的块，例如2048个字符或512个token。这种方法简单直接，但可能破坏文档的语义完整性。例如，在一句话的中间将文档分割开，会导致大模型难以理解上下文。
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递归分块：首先按照章节、段落等结构进行分割，然后对每个部分再进行细分，直到满足大小限制。这种方法尽可能保留文档的结构和语义信息。例如，可以使用Markdown语法解析器将文档分割成标题、段落和列表，然后再对每个部分进行进一步的分割。
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基于内容的分块：根据文档的内容进行分割，例如，将问答文档分割成一个个问答对。这种方法能够更好地保留信息的完整性和上下文关联。例如，可以利用自然语言处理技术识别问句和答案，将它们作为一个chunk。
选择合适的Chunking策略至关重要。例如，对于长篇法律文档，递归分块可能更适合，因为它能保留文档的结构和逻辑关系。对于代码文件，基于函数或类的分块可能更有效，因为它能保留代码的模块化结构。在实际应用中，可以根据文档的类型和特点，灵活选择或组合不同的Chunking策略。
查询重写（Query Rewriting）：让大模型听懂你的需求
查询重写（Query Rewriting）是指对用户的查询进行修改或扩展，使其更加清晰、明确，更符合大模型的理解方式。这是因为用户的查询可能存在歧义、不完整或包含口语化表达，导致大模型难以准确理解用户的意图。
查询重写的方法包括：
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关键词扩展：增加与查询相关的关键词，例如，将“苹果”扩展为“苹果公司”、“苹果手机”、“苹果电脑”。
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纠错：修正查询中的拼写错误或语法错误，例如，将“aplle”修正为“apple”。
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查询补全：补全查询中缺失的信息，例如，将“北京天气”补全为“北京今天的天气”。
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意图识别：识别查询的意图，例如，判断“苹果”是指水果还是科技公司。
例如，用户搜索“如何评价iPhone 14”，可以将其重写为“iPhone 14的优缺点分析”或“iPhone 14的用户评价和市场表现”。通过查询重写，可以更清晰地表达用户的意图，提高检索的准确率。
在实际应用中，查询重写可以与大模型相结合，利用大模型的语义理解能力，自动生成更准确的查询。例如，可以使用GPT-3等模型，根据用户的原始查询，生成多个候选查询，然后选择最符合用户意图的查询。
大模型时代的检索、组织与重写：案例分析与未来展望
将数据检索、数据组织（Chunking）和查询重写（Query Rewriting）相结合，可以构建强大的知识管理和问答系统。例如，某法律咨询公司利用这些技术，构建了一个智能法律咨询平台。
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数据组织：将大量的法律法规、案例判决和法律文章分割成小的chunks，并利用递归分块策略保留文档的结构和语义信息。
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数据检索：使用混合检索策略，先使用Elasticsearch进行快速过滤，然后使用Sentence-BERT进行语义检索，快速找到与用户查询相关的法律chunks。
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查询重写：利用GPT-3模型，对用户的查询进行重写，使其更加清晰、明确，例如，将“合同纠纷”重写为“合同违约责任的法律规定”。
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问答生成：使用检索到的法律chunks和重写后的查询，输入到大模型中，生成专业的法律咨询答案。
通过这个平台，律师可以快速查阅相关法律信息，提高工作效率；用户可以获得便捷的法律咨询服务，降低法律咨询成本。
未来，随着大模型技术的不断发展，数据检索、数据组织（Chunking）和查询重写（Query Rewriting）等技术将更加智能化、自动化。
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自适应Chunking：根据文档的内容和特点，自动选择最佳的Chunking策略，例如，利用大模型识别文档的结构和语义信息，动态调整chunk的大小和边界。
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语义查询重写：利用大模型的上下文理解能力，根据用户的历史查询和反馈，个性化地重写查询，例如，根据用户的知识背景和兴趣爱好，推荐相关的查询结果。
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多模态检索：支持文本、图像、音频等多种模态的查询，例如，用户可以通过上传一张图片，检索相关的文本描述和商品信息。
这些技术的发展将进一步提升大模型处理复杂信息的能力，推动人工智能在各个领域的应用。
总结：驾驭数据，赋能大模型
在信息爆炸的时代，掌握高效的数据检索、数据组织（Chunking）和查询重写（Query Rewriting）技术至关重要。它们不仅是大模型应用的基础，也是我们驾驭数据、获取知识、解决问题的关键。通过理解和应用这些技术，我们可以构建更加智能、高效、可靠的大模型系统，更好地服务于社会和人类。只有不断探索和创新，才能在大模型时代的浪潮中乘风破浪，拥抱更加美好的未来。