Jun, 2024
DIRAS:检索增强生成中高效的 LLM 辅助文档相关性标注
DIRAS: Efficient LLM-Assisted Annotation of Document Relevance in Retrieval Augmented Generation
Jingwei Ni, Tobias Schimanski, Meihong Lin, Mrinmaya Sachan, Elliott Ash...
TL;DR本文提出了 DIRAS(Domain-specific Information Retrieval Annotation with Scalability)方法,通过细调开源 LLMs 来使用校准的相关性概率注释相关标签,实现了 GPT-4 级别的模型性能,对于实际的 RAG 开发具有帮助。