dragon-multiturn-query-encoder

Dragon-multiturn-query-encoder项目介绍

项目概述

Dragon-multiturn-query-encoder是一个专门为对话式问答场景设计的检索器。它能够处理结合了对话历史和当前查询的会话查询。该项目是基于Dragon检索器构建的，旨在提高多轮对话中的信息检索效果。

项目特点

1. 专门针对对话式问答：Dragon-multiturn能够处理包含对话历史的复杂查询，这使得它在处理多轮对话时表现出色。

2. 双编码器结构：该模型由查询编码器和上下文编码器组成。本项目仓库仅包含查询编码器部分，用于获取查询嵌入。

3. 共享词元化器：查询编码器和上下文编码器使用相同的词元化器，确保了输入处理的一致性。

4. 性能优越：在多个多轮问答数据集上的评估结果显示，Dragon-multiturn在检索性能上明显优于原始Dragon模型。

使用方法

Dragon-multiturn-query-encoder的使用相对简单。用户可以通过Hugging Face的transformers库加载模型和词元化器。主要步骤包括：

1. 加载查询编码器、上下文编码器和词元化器
2. 格式化查询输入
3. 获取查询和上下文的嵌入表示
4. 计算相似度并对结果进行排序

评估结果

该项目在五个多轮问答数据集上进行了评估，包括Doc2Dial、QuAC、QReCC、TopiOCQA和INSCIT。评估结果显示，Dragon-multiturn在平均top-1和top-5召回率上都优于原始Dragon模型。

相关资源

项目还提供了一系列相关资源，包括大型语言模型、评估数据集、训练数据集等。这些资源为研究人员和开发者提供了全面的支持。

许可证

Dragon-multiturn基于Dragon模型构建，遵循Dragon模型的原始许可证。同时，它还受到OpenAI使用条款的约束。

总结

Dragon-multiturn-query-encoder项目为对话式问答和检索增强生成（RAG）领域提供了一个强大的工具。通过专门的设计和优化，它能够有效处理多轮对话中的复杂查询，显著提升了信息检索的准确性和效率。对于需要处理对话历史和上下文信息的应用场景，这个项目无疑是一个极具价值的选择。