Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写（基于思维链）， …
2024年2月19日 · cot/prf ：类似于cot的提示，但还包含了以查询为基础的前三个检索到的prf文档的额外上下文。 零样本提示（Q2D/ZS和Q2E/ZS）是最简单的，因为它们由简单的纯文本指令 …
ChatGPT|Prompt中的CoT和ReAct - 知乎 - 知乎专栏
CoT是通过让GPT参考Prompt中的中间推理步骤，然后询问类似的问题，将GPT的推理透明化，从而获得比原始提问更高的准确率，从上面两个Prompt对比可以看出，CoT的Prompt才是正确 …
用十篇论文聊聊关于使用LLM做query Rewrite的问题 - CSDN博客
2024年2月21日 · 针对PRF的首次检索质量问题，有了 generative-relevance feedback (生成相关反馈)改进。 最近关于生成相关性反馈（GRF）的研究表明，使用从大型语言模型生成的文本的 …
通过提示大型语言模型实现查询扩展 - 知乎 - 知乎专栏
cot/prf：类似于cot的提示，但还包含了以查询为基础的前三个检索到的prf文档的额外上下文。 零样本提示（Q2D/ZS和Q2E/ZS）是最简单的，因为它们由简单的纯文本指令和输入查询组成。
Unlike traditional query expansion approaches such as Pseudo-Relevance Feedback (PRF) that relies on retrieving a good set of pseudo-relevant documents to expand queries, we rely on the …
解密Prompt系列9. 模型复杂推理-思维链COT基础和进阶玩法 - 风 …
2023年6月16日 · COT带来的效果提升具有涌现性，只在100B左右的大模型上才出现显著更优的效果，但作者没有给出模型规模的影响原因; COT带来的效果提升在复杂问题例如GSM8K上表现 …
【RAG 论文】IRCoT：基于 CoT 的交叉检索解决多步骤问题-CSDN …
2024年5月15日 · 集成学习在CoT中也同样适用，wang等人提出了三种方法来实现理由增强的集成（Rationale-Augmented Ensembles），这些方法的关键在于从输出空间中进行推理采样，通 …
Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写，PRF+ GRF协同 …
2024年2月29日 · 本文介绍了一篇典型的 PRF （Pseudo-relevance feedback）思路的论文，用于利用LLM来做query改写，提升召回率，召回效果。 为大家介绍PRF的主要流程，PRF的提升 …
解密 Prompt 系列 20. LLM Agent 之再谈 RAG 的召回多样性优化
2023年12月4日 · 结果显示，当模型规模足够大之后，Query2COT 展现出了显著更优的效果。 甚至超越了在上文中加入相关文档的 COT/PRF 方案。 一方面 COT 会对 Query 进行多步拆解， …
Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写（基于思维链）， …
2024年2月29日 · CoT/PRF：类似于CoT的提示，但还包含了以查询为基础的前三个检索到的PRF文档的额外上下文。 零样本提示（Q2D/ZS和Q2E/ZS）是最简单的，因为它们由简单的 …
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