垂直搜索中的数据清洗和排序算法研究下载

weixin_39821228 2019-09-10 08:30:22

垂直搜索中的数据清洗和排序算法研究，关于数据分拣
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数据标注和数据清洗在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中具有关键作用，显著提升系统性能。数据标注通过优化检索和生成能力，增强上下文理解，确保输出的一致性和可靠性。例如，在Dify平台中，标注《三国演义》文本后，模型能更准确回答相关问题。数据清洗则去除噪声数据，确保输入质量，避免模型误解上下文。两者协同作用，如Dify平台所示，能显著提高模型准确率和召回率。未标注或未清洗的数据可能导致系统性能下降，甚至引发幻觉问题。因此，高质量的数据标注和清洗是RAG系统成功的基础，尤

在信息爆炸时代，搜索引擎已成为用户获取信息的核心入口。然而，初始搜索结果往往受限于文档相关性计算、索引结构等因素，难以完全满足用户真实需求。**搜索重排序（Search Re-Ranking）**作为搜索引擎的关键优化环节，通过挖掘用户行为数据、上下文信息及领域知识，对初始搜索结果进行二次排序，显著提升结果相关性与用户体验。本文聚焦搜索重排序技术体系，涵盖数据挖掘方法论、核心算法原理、工程实现路径及实际应用场景，为技术从业者提供从理论到实践的完整指南。基础概念。

# note - 痛点：训练垂直领域模型，sft数据和增量pretrain数据质量把控很重要 - 当数据不够时，通过self-instruct等方法造多样化的数据 - 当数据很多时，需要清洗/筛选出高质量数据 @[toc] # 一、sft数据的筛选策略内容概要： - 构造sft数据 - 评估sft数据质量和数量 - 自动化筛选高质量sft数据 ## 1.1 使用self-instruct构造sft数据论文：《Self-Instruct: Aligning Language Model wit

第一章大数据概述 1.1 进入大数据时代的原因第三次信息化浪潮信息科技为大数据时代提供支撑 1）存储设备容量不断增加 2）CPU处理能力大幅提升 3）网络带宽不断增加数据产生方式的变革促成大数据时代来临 1.2 大数据概念：大数据不仅仅是数据的“大量化”，而是包含“快速化”“多样化”和 “价值化”等多重属性 1.3 大数据应用大数据关键技术 1）大数据处理过程：大数据采集-大数据预处理-大数据存储-大数据分析与挖掘-大数据可视化 2）大数据技术体系：数据采集与预处理技术，分布式数据存储技.

过去十年，AI领域的发展很大程度上是由模型架构的创新（如Transformer、GANs）和计算能力的指数级提升驱动的。然而，随着模型能力的日益趋同，高质量的特定领域数据已成为区分项目成败、构筑竞争壁垒的决定性因素。特别是在垂直领域，公开数据集往往不足或存在偏差，构建与业务场景高度契合的数据集变得至关重要。对于个体工程师而言，这既是挑战也是巨大的机遇。您可能没有大型企业的数据资源、标注团队或基础设施，但您通常拥有对特定领域问题的深入理解——这恰恰是构建高质量数据集最宝贵的资产。

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