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大模型知识库中的文档预处理的优化问题

普通段落文本的问题 这个主要是长文本怎么切分的问题。...另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。...在实际项目中，可能还会有一些特殊的情况，例如按上面的规则，段落内切分成片段后，一个片段的最小单位是一个句子，但是实际上有些句子可能都会超过长度，这里还需要做些处理，例如按分号等再分一下，还不行则按逗号等再进行切分...不过，如果这么看的话，直接将标题文本、摘要文本和片段文本直接拼接是否是最好的方式呢？...我们写文档时，插入图像的情况也很多，有些时候可能是截图放进去，有些情况可能是将其他地方的文本直接截图放进去，也可能直接将一个表格截图放进去，还有将公式等截图放进去。

2.2K20

语音生成效果评价不再逐句进行：谷歌提出长文本语音生成评价新系统

研究人员在论文中对比了评价多行文本生成语音的几种方法。研究发现，当一个句子被评定为包含多个句子的长文本的一部分时，音频样本呈现给评价者的方式会对评价结果产生影响。...例如，当句子单独出现时，人们给出的评级通常与他们在某些情境下听同一句话时所给出的评级大不相同（上下文不需要进行评级）。...研究人员提出以三种不同的方式将语音样本呈现给评价者——有上下文和无上下文——证明每种方法都会产生不同的结果。...此时不提供完整的上下文，仅提供部分上下文，例如来自最初段落的前一句话。 有趣的是，即使在评价自然语音时，这三种不同的语音呈现方法也会产生不同的结果。...为了验证这一点，研究人员还训练了机器学习算法来基于单个句子预测段落得分。但是，这种方法也无法成功预测段落得分。 结论 当涉及多个句子时，生成语音的评价并不容易。

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    自有知识库训练-进阶篇

    上一篇文章介绍了，如何利用自有知识库的训练：突破chatGPT的局限性 这一篇文章，将继续探讨这一话题，把里面的一些技术细节展开 第一个细节，如何将文本分段 我们要理解为什么分段，本质是什么？...把长文章打散，这样就能方便的放到chatGPT的上下文中 尽可能要保持每个段落的独立性，如果你把一句话从中截断了，这肯 定会影响最终的效果 如果分段不合理，会有什么影响？...首先，分段不能太长，至少对于chatGPT3.5来讲，你肯定不能超过4096个token，否则第1点就不满足了，另外文本长，也意味着段落的信息足够多，这是一个双刃剑，好处是可能有更好的上下文，坏处是可能有更多的干扰信息...假设我现在想把一个文档分成每500个字一段，那我们该如何实现呢？...chagGPT的相关接口拿到向量化后的数据，然后再存入到自有的存储里 第二个环节是：回答的过程，我们通过会通过向量匹配，把相关的段落文本放到chatGPT的context里，然后再通过chatGPT二次加工之后

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    Deepseek一天极限降AI率，从86%降到3.6%！

    随着人工智能的广泛应用，越来越多的领域开始依赖AI进行文本生成和分析。然而，AI生成的内容往往带有明显"机器特征"——过于规整的段落、刻板的过渡词、不自然的句式结构等。...提示词 将文本调整为半正式风格，避免过于学术化（如大量术语堆砌）或过于口语化（如“特别牛”“随便说说”）。确保每句话都有明确主语，优先使用简洁句式，将复杂长句拆分为多个独立短句。...✅ 长句拆分成2-3个短句，每句只讲一个信息点。 提示词 将专业术语替换为通俗表达（如“回归分析”改为“数据分析”），必要时在括号中保留简短说明（如“数据分析，即回归分析”）。...✅ 首句点明主题，后续用2-3句支撑。 提示词 每段以主题句开篇，清晰点明核心观点，后接2-3句支撑性论据（如数据或例证）。将段落长度控制在5行以内，避免信息密度过高导致读者疲劳。...提示词 在句首或句尾添加逻辑连接词（如“由于”“由此可见”），明确表达因果、递进或对比关系，降低读者理解难度，提升文本流畅性。 示例 ❌ 原句：AI可以提高效率。它也可能导致失业。

    1.1K10

    ICCV2021 | 如何高效视频定位？QMUL&北大&Adobe强强联手提出弱监督CRM，性能SOTA

    具体来说，作者探索了两个跨句关系约束：也就是在视频活动的段落描述中，句子之间的时间排序和语义一致性 。 现有的弱监督方法在训练中只考虑句子内视频段的相关性，而没有考虑跨句子段的上下文。...一个句子有时在段落上下文中是含糊的，比如上图的例子，如果不考虑与第二句的时间关系，第一个查询句子（紫色）很容易与不正确的视频片段不匹配，这在视觉上与ground-truth片段是难以区分的。...通过最小化和，V中具有不同语义的不正确proposal的预测也将隐式地最小化，以便学习到的匹配分数可以揭示固有的视觉-文本关系。...和时间一致性相似，这一部分的预测分数，也可以分成两部分： 对于视频V中的所有proposal ，如果，τ，那么，，反之则为，语义一致性损失函数如下： 通过在模型训练中引入由成对句子合成的更长的查询，...总结 在这项工作中，作者提出了一种新的跨句子关系挖掘(CRM)方法，用于在没有句子时间标注的情况下学习视频活动定位。

    1.2K20

    Token是什么意思？Token和字数有什么区别？中文1.5字=1个？8K上下文能聊多长？别再被AI“失忆”搞崩溃了！一文说清计费与记忆机制

    本文将深入浅出地为你揭示Token的本质，从其技术原理、计算规则、实际影响，到优化策略和未来趋势，进行一次全方位的深度解析。...我们可以把AI理解成一个“文字翻译器”，但它并不像人类那样直接理解“句子”或“段落”。它必须先将输入的文字切分成一个个小块，然后给每个小块分配一个唯一的数字ID，再把这些数字交给神经网络进行计算。...例如： unhappiness → 可能被拆为 un / happi / ness 这样即使遇到罕见词，也能通过已知的子词组合来表示。...2.3 SentencePiece —— 句片算法 一种更高级的分词方法，不依赖空格或标点，直接从原始文本中学习分词规则。...分步提问：将复杂问题拆分为多个小问题。 6.2 合理利用缓存 使用记忆机制：在连续对话中，保留关键信息，避免重复输入。 利用上下文窗口：合理安排信息顺序，确保重要信息在前。

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    Turnitin查出来的AI率改不动？这样改直接*%!

    一、先搞懂Turnitin的AI检测逻辑Turnitin AI率检测是把文本拆分成若干个小片段（约5-10个句子），通过分析句子的困惑度、突发性、句式规律、逻辑连贯性等进行评分（0-1）。...在术语密集的地方，适当进行解释，或补充一句：简单来说......进行过渡。②AI或混合文本结构重组：根据自己的理解，重新调整论证顺序与逻辑。...拆分复杂的段落，避免一段到底，用2-3句话的小断做过渡或结论。背景常识简写，核心论点详细展开论述，让段落有详有略、有起伏，而不是平均用力。...句式优化：连续2-3个长句就拆分1个或插入1个短句，连续几个短句就适当合并，交替使用主动句、被动句、转折句等。...可以有意识地从后一句借个关键词，或把前一句的结论拿来当开头，让前后句你中有我、自然衔接。

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    RAG检索质量差？这5种分块策略帮你解决70%的问题

    RAG 工作流程概览 标准流程是这样的： 文档摄取和分块 拿到大文档（PDF、HTML、纯文本）→ 切分成小块 → 算嵌入向量 → 扔进向量数据库。...1、 固定分块 最直接的做法：按固定长度（token、词或字符）切文本，块与块之间留一些重叠部分。 这是 RAG 项目的常见起点，特别适合文档结构未知或者内容比较单调的场景（比如日志、纯文本）。...段落或章节），如果某个块还是超长了，就继续往下拆（比如按句子），直到所有块都符合大小限制。...适合有一定结构的文档（带段落、章节的那种），既想保持语义边界完整，又要控制块的大小。 好处是能尽量保留段落这种逻辑单元，不会在奇怪的地方切断，而且能根据内容自动调整块的大小。...先用支持长上下文的模型对整个文档（或大段落）做嵌入。然后基于 token 范围或边界标记，池化生成块级别的嵌入。 具体流程 在索引里存储大段落或完整文档。

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    专访 | Gamma Lab：让机器回答一个自然语言问题需要几步？

    、表格抽取和文本分段，被拆解成了众多的文本段落。...第二步：进行段落理解 把用户问题和段落匹配阶段选出来的 N 段文本分别输入阅读理解模块，通过由输入嵌入层、嵌入编码层、文本注意力层、模型编码层和输出层组成的深度学习模型之后，得到一个表征「起始点位置」与...「终止点位置」的向量，相当于用记号笔高亮了段落中的一个短语或者一句话。...eExpert 在文档段落中高亮出能够回答问题的部分，而 Telescope 输出一句查询命令，然后把从数据库中返回的查询结果以可视化的形式展现出来。换言之，这是一位业务员专属的数据分析师。 ?...系统的第二部分任务就是把「SQL 语句生成」这个大问题拆分成多个小问题，通过一系列的预测，确定 SQL 语句的不同组成部分，从而完成语句的生成。 首先进行预测的是语句的形式。

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    一篇文章带你了解CSS Pseudo-elements(伪元素)

    例：（规则设置了段落中第一行文本的格式。第一行的长度取决于浏览器窗口或包含元素的大小）。 各行的样式不同。 本段的第一行与其余各行的样式不同。 本段的第一行与其余各行的样式不同。 本段的第一行与其余各行的样式不同。...三、:: first-letter伪元素 ::first-letter伪元素用于将特殊的样式添加到文本的第一行的第一个字母。 例：（规则设置文本段落的首字母格式，并创建类似首字下沉的效果）。...五、伪元素和CSS类 通常，只需要使用这些伪元素设置文本的某个段落或其他块级元素的样式。在那里，向伪元素声明一个类就起作用了。伪元素可以与CSS类组合以产生效果，特别是对于具有该类的元素。...例：（规则将显示所有段落的第一个字母class="article"，以绿色，大小为xx-large。） <!

    1.5K10

    分块的艺术：提升 RAG 效果的关键

    你可以把它想象成把一本厚书分成几章——这样一来，阅读和理解就轻松多了。同样地，分块技术把大段复杂的文本拆分成更小、更容易处理的片段，让AI能更快、更准确地理解和处理信息。...递归字符文本分割：按标点“下刀” 这种方法更聪明一点，它会根据空格、标点符号（比如句号、逗号）来切分文本。这样一来，切出来的块更有上下文意义，不会把一句话硬生生切成两半。 3....缺点： 忽略上下文：它完全不管文本的结构和意思，切出来的块可能会把完整的信息拆得支离破碎。 效率不高：重要的内容可能会被“拦腰截断”，想要重新拼出有意义的信息，还得额外费功夫。...下面是如何使用代码实现固定字符大小分块的示例： # 将示例文本分块 text = "This is the text I would like to ch up....递归字符文本分割:保持上下文关联 递归字符文本分割是一种更高级的技术，它考虑了文本的结构。它使用一系列分隔符以递归方式将文本分成块，确保块更有意义且与上下文更相关。

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    小冰拉开人生第二幕：AI时代的“Office”问世，你的虚拟男友“复活”了

    2020年8月20日，已从微软独立分拆的小冰团队宣布，第八代小冰“出炉”了。...在语音方面，框架关注语音交互的质量与体验是否能支持长时间的混合交流，而不仅仅是将文本内容转为语音。...X套件包括基于文本协同的X Writer，面向声音协同的X Studio和面向虚拟人类3D演示文档驱动的X Presenter。...X Studio X Studio分成两类，一类是诵读类的X Studio主播，专门用来处理公众号文章、个人电台节目之类的内容，它有一套完整的、专业的段落编配工具，可以帮你完成声音内容的制作和播出。...小冰已完成超1亿元商业化收入 当很多人以为小冰还是个古灵精怪的18岁女孩子时，在商业解决方案上，她也悄然蜕变成了一个“黑带高手”。

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    Token是什么意思？Token和字数有什么区别？中文1.5字=1个？8K上下文能聊多长？别再被AI“失忆”搞崩溃了！一文说清计费与记忆机制

    本文将深入浅出地为你揭示Token的本质，从其技术原理、计算规则、实际影响，到优化策略和未来趋势，进行一次全方位的深度解析。...我们可以把AI理解成一个“文字翻译器”，但它并不像人类那样直接理解“句子”或“段落”。它必须先将输入的文字切分成一个个小块，然后给每个小块分配一个唯一的数字ID，再把这些数字交给神经网络进行计算。...例如： unhappiness → 可能被拆为 un / happi / ness 这样即使遇到罕见词，也能通过已知的子词组合来表示。...2.3 SentencePiece —— 句片算法 一种更高级的分词方法，不依赖空格或标点，直接从原始文本中学习分词规则。...分步提问：将复杂问题拆分为多个小问题。 6.2 合理利用缓存 使用记忆机制：在连续对话中，保留关键信息，避免重复输入。 利用上下文窗口：合理安排信息顺序，确保重要信息在前。

    1.9K51

    掌握AI提问术，让你在职场和生活中无往不胜

    ⽬标输出⻓度可以⽤词数、句⼦数、段落数、要点数等来指定。 然⽽，请注意，指⽰模型⽣成特定数量的词并不是⾼精度的。模型可以更可靠地⽣成具有特定数量段落或要点的输出。...⽬标输出⻓度可以⽤词数、句⼦数、段落数、要点数等来指定。请注意，指⽰模型⽣成特定数量的词并不是⾼精度的。模型可以更可靠地⽣成具有特定数量段落或要点的输出。...案例1： 案例2： 、 案例3： 2.提供参考文本(非常重要) 2.1 使⽤“参考⽂档”回答 指⽰模型使⽤参考⽂本回答： 如果我们能够向模型提供与当前查询相关的可信信息，那么我们可以指...参考文档的提示词 2.4 提供例子的格式 3.拆解任务 案例1： 案例2： 案例3： 3.1 分类别响应 当你需要处理⼀个任务，⽽这个任务有很多不同情况需要考虑时，⾸先要把⽤⼾的请求分成不同的类型...案例1： 案例2： 3.2 对之前对话总结 由于模型具有固定的上下⽂⻓度，如果将整个对话包含在上下⽂窗⼝中，则⽆法⽆限地进⾏。 对这个问题有⼏种解决⽅法，其中⼀种是概括之前的对话轮次。

    35210

    如何实现参加RAG比赛但进不了复赛的总结

    知识库处理 首先第一步是对官方提供的这些HTML文件进行处理，它的根目录下有个xml文件，类似于目录的效果，我也是基于这个目录来进行文件夹的遍历的。...self.seg_index = seg_index 确认好了数据模型，只要遍历目录去拿所有的文件，进行分段并存储，全部分段存储之后可以再使用embedding模型得到每个段落的向量，存储到...问题拆解 对于问题拆解，其实就是将问题拆分成多个子问题，比如 张三在24年的奥林匹克数学竞赛上有没有超过李四？...除了重排序，我还尝试了另一个方式，就是利用大模型的反思来过滤文档，这个方法怎么说呢，我觉得我使用的方式大概率是错误的，即让模型来判断段落能否支撑它来进行问答： 我有一段关于运维的材料的文本，内容如下:...重要提示： - 不要添加任何解释和文本。 我做的最错误的可能是对于每个段落都让它去判断了，因为有时候一个问题需要多个段落才能判断的，那么可能对于很多实际有价值的都会返回否。

    37400

    Python做文本挖掘的情感极性分析（基于情感词典的方法）

    另外，同一个词可作多种词性，那么情感分数也不应相同，例如： 这部电影真垃圾 垃圾分类，很明显在第一句中垃圾表现强烈的贬义，而在第二句中表示中性，单一评分对于这类问题的分类难免有失偏颇。...1.1.2 否定词词典 否定词的出现将直接将句子情感转向相反的方向，而且通常效用是叠加的。常见的否定词：不、没、无、非、莫、弗、勿、毋、未、否、别、無、休、难道等。...这样/的/酒店/配/这样/的/价格/还算/不错 --> 酒店/配/价格/还算/不错 1.3 构建模型 1.3.1 将词语分类并记录其位置 将句子中各类词分别存储并标注位置。...其中大多数文本被判为正向文本符合实际情况，且绝大多数文本的情感得分的绝对值在10以内，这是因为笔者在计算一个文本的情感得分时，以句号作为一句话结束的标志，在一句话内，情感词语组的分数累加，如若一个文本中含有多句话时...然而，这个模型的缺点与局限性也非常明显： 首先，段落的得分是其所有句子得分的平均值，这一方法并不符合实际情况。正如文章中先后段落有重要性大小之分，一个段落中前后句子也同样有重要性的差异。

    4.7K60

    什么是Semantic Chunking？与固定长度切分有什么区别？

    chunk在语义上是完整且连贯的，就像完整的段落或主题单元。...比如你设定500个token一切，它就严格按这个数字来，可能会把一个完整的段落、甚至一句话拦腰斩断。...核心实现步骤第一步：句子拆分先把长文本拆分成一个个句子。这看起来简单，但要处理好各种边界情况，比如缩写（"Dr.Smith"中的点不是句子结束）、引号、括号等。...假设一个文档有1000句话：串行处理：如果用BERT-large这种模型，单句推理可能需要50毫秒，1000句就是50秒！...新的趋势是混合策略：结构化部分用固定规则：标题、章节、列表项按规则切分长文本用语义切分：正文内容用SemanticChunking递归切分：先按段落粗切，过长的段落再用语义方法细切这样既保留了文档的逻辑结构

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    DDL！我的论文1天极限【降重】

    若直接引用长段落，重复率会显著提高。相反，将内容分成短段并加入个人见解，这样小段落中的重复内容难以被查出，从而有助于降低整体的重复率。...可视化信息转换 将线性文本内容转化为表格、图表等多维呈现形式，构建系统化的信息架构，实现文本冗余最小化与核心信息最大化展示。...提示语： 请对上传的学术段落进行句法结构重组，采用多元化的短语组合与句式变换替代原文表达，在保持学术严谨性基础上显著降低文本重复率，同时维持论述的连贯性与学术表达的专业性：【粘贴降重目标段落】 3....内容缩写 通过核心信息提取技术，将原文段落的关键观点进行精准浓缩，确保信息完整性与核心论点保留，同时显著降低文本体量。...提示语： 请对以下学术段落进行核心内容提炼与信息浓缩，要求在最大程度减少文本量的同时，确保原文的关键论点、核心数据与逻辑框架得到完整保留：【粘贴降重目标段落】 5.

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