告別傳統(tǒng)的文檔切塊！JinaAI提出Late Chunking技巧
今天給大家分享JinaAI提出的一個(gè)新的技巧。
正常在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)建索引的時(shí)候，一般我們需要先對(duì)文檔進(jìn)行分塊，建立向量索引。 而這個(gè)分塊大小，設(shè)置的都是比較短的，比如512。 一方面是早期bert的處理長(zhǎng)度的限制，另一個(gè)方面是如果文本太長(zhǎng)，包含的信息就越多，那么可能比較難用一個(gè)向量來表征出來。
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對(duì)于前者，如果持續(xù)關(guān)注向量模型的同學(xué)可以發(fā)現(xiàn)，無論是開源的BGE系列，還是閉源的API，都在往一個(gè)較長(zhǎng)的上下文靠齊（比如說8192）。那這就有一些矛盾了，如果工業(yè)界只需要512的上下文的向量模型，為什么還要往更長(zhǎng)的8192模型發(fā)展呢？
對(duì)于傳統(tǒng)的分塊，類似于固定長(zhǎng)度的分塊。帶來的一個(gè)比較大的問題是，上下文缺失。就像下圖一樣，一個(gè)句子的主語(yǔ)在段落開頭，后面的段落/句子中，有一些代詞比如 It's， The city等等來表示主語(yǔ)。這種情況下確實(shí)主語(yǔ)的句子基本上就變得比較斷章取義了~
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與先分塊后向量化不同，JinaAI最新提出的“Late Chunking”方法是一個(gè)相反的步驟，首先將整個(gè)文本或盡可能多的文本輸入到嵌入模型中。在輸出層會(huì)為每個(gè)token生成一個(gè)向量表示，其中包含整個(gè)文本的文本信息。然后我們可以按照需要的塊大小對(duì)對(duì)向量進(jìn)行聚合得到每個(gè)chunk的embedding。這樣的優(yōu)勢(shì)是，充分利用長(zhǎng)上下文模型的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)又不會(huì)讓每個(gè)塊的信息過多，干擾向量表征。
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在測(cè)試中，在所有情況下，與常規(guī)的分塊相比，Late Chunking提高了召回ndcg@10。在某些情況下，它的性能也優(yōu)于將整個(gè)文檔編碼為單個(gè)嵌入。并且，文檔越長(zhǎng)，Late Chunking策略就越有效。
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開源的實(shí)驗(yàn)代碼：??https://colab.research.google.com/drive/15vNZb6AsU7byjYoaEtXuNu567JWNzXOz?usp=sharing&ref=jina-ai-gmbh.ghost.io??
本文轉(zhuǎn)載自 ??探索AGI??，作者： 獼猴桃
