OpenSearch LLM智能问答版全新升级

本文涉及的产品
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简介: 阿里云OpenSearch LLM智能问答版近期全新升级,新增最新版开源大模型、多模态模型、切片策略升级等产品能力。

阿里云OpenSearch LLM智能问答版是OpenSearch推出的一站式开箱即用的检索增强生成(RAG)云产品,帮助开发者快速构建多模态对话式搜索服务。

自2023年6月上线以来,OpenSearch LLM智能问答版已累计支持了数百家云上客户搭建RAG系统,适用于商品导购、智能客服、企业知识库等众多典型应用场景。随着AI技术日新月异的发展,OpenSearch也在进行能力升级,持续打造更优质的RAG云产品。

本文将重点介绍OpenSearch近期带来的全新升级。

内置最新开源大模型

OpenSearch LLM智能问答版新增支持最新版开源大模型。相比于去年同期发布的模型,新一代大模型的训练数据量扩展了7倍,包含的代码数量扩展了4倍,其在标准测试集上的效果也超过了众多知名模型,被称为“目前市场上最好的开源大模型”。

在RAG场景下,最新版大模型的表现同样优异。在相似的模型参数规模下,最新版大模型生成结果的冗余性大幅降低,总结能力明显提升,同时在英文场景下的表现更加出色。


第二代大模型生成结果

1.png

第三代大模型生成结果

2.png

目前,OpenSearch LLM智能问答版已全量开放最新版大模型测试,欢迎感兴趣的客户对比测试。

中文语义理解能力登顶C-MTEB榜单

语义理解是搜索的基础,也是影响RAG系统准确性的重要环节。

OpenSearch基于自主研发的稠密+稀疏混合向量模型,构建更精准的语义理解能力,目前已登顶中文向量模型C-MTEB榜单,超过众多知名国内外厂商和开源模型。

3.png

特别是在召回率指标上,OpenSearch的优势更加明显。更高的召回率保证了对话大模型能获取更充足的语料输入,从而生成更优质的答案。

多模态模型助力新一代图片理解

在电商导购、智能客服、企业知识库等场景中,大量关键信息以图片的形式呈现,图文结合的多模态展现可以大幅提升用户体验和结果准确率。

OpenSearch结合Qwen-VL-Max多模态大模型,实现了全新一代图片内容理解,打造多模态RAG系统。

其中,图片结合能力包含:

  • 图片内容理解:使用Qwen-VL-Max模型,理解文档中的图片信息,并作为文档知识参与知识库对话问答。

示例:

4.png

问题:伞是什么颜色的

回答:伞是红色的。在已知信息中提到:“这种图片展示了一个场景,其中一个人站在一个红色的雨伞下。”因此,可以确定伞的颜色是红色。

  • 文字信息OCR:识别图片中的文字信息,并作为格式化文本存储到知识库中。

示例:

5.png

问题:哲学书的名字是什么

回答:哲学书的名字是“苏格拉底的申辩”。

  • 上下文信息扩展联想:结合图片上下文的文本信息,作为图片内容的辅助描述,增强图片的理解能力。
  • 多参考图片返回:升级后的OpenSearch LLM智能问答版支持多种图片作为问答结果的参考图片,适用于操作流程图、商品信息展示等多个场景。

切片策略升级,搜索能力大幅提升

在常见的RAG框架中,知识库中的长文本文档会首先进行切片,然后进行后续的向量化以及索引构建等处理。

最新版OpenSearch LLM智能问答版支持语义切片、单句切片等多种切片策略。结合使用两种切片策略后,OpenSearch在典型场景上的准确率、召回率得到大幅提升。

切片方式

回答准确率

搜索召回率

语义切片

85%

88%

语义切片+单句切片

90%

95%

结合OpenSearch底层高性能引擎Havenask,即使单句切片产生了大量的扩展文本和向量索引,系统也可毫秒级返回最相关的文档段落,从而保障RAG系统整体的性能和效果。

未来规划

未来,OpenSearch将结合大语言模型、自然语言处理技术,持续探索智能搜索技术,并将于近期推出搜索开发工作台,支持在智能搜索、RAG场景下更灵活使用,敬请期待。


更多智能开放搜索 OpenSearch的相关信息,请访问产品官网:https://www.aliyun.com/product/opensearch

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