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// ⌕ RAG 与向量检索

稠密段落检索 DPR

用双塔编码器把问题和段落映射到同一空间进行检索。

Dense Passage Retrieval (DPR) 2020 进阶 核心

通俗解释

问题编码器和段落编码器分别训练,用批内负样本的对比损失;在开放域问答上大幅超过 BM25。它是 RAG 检索器的原型。

用在哪里:RAG 检索器、问答系统

时间轴 · 前置 → 当前 → 后继

2018 对比学习与 InfoNCE2019 句向量(Sentence-…2020 稠密段落检索 DPR2020 ColBERT 后期交互2020 检索增强生成 RAG

01原始论文

Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering

Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon Min, et al. · 2020

arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API

02知识位置

左边先学;右边是学完它之后可以学的。

句向量(Sentence-BE…对比学习与 InfoNCEColBERT 后期交互检索增强生成 RAG 稠密段落检索 DPR

左:前置 · 右:后继 · 虚线:相关。看完整关系图 →

03学习资料

官方文档、图解、课程和参考实现,链接都核对过。

04在课程里哪里学

所在学习路线:AI 应用工程师

给 AI 读 / 数据说明

数据更新于:AI 算法图谱与课程体系(北京时间)