概述
最大邊際相關性 (MMR) 是一種重新排名方法，可平衡結果的相關性和與已選擇結果的差異程度。這很重要，因為純粹的相關性排名通常會傳回近似重複的段落，從而浪費 RAG 上下文視窗中的空間。
最大邊際相關性是語言人工智慧堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。
深入探討
當搜尋系統純粹根據與查詢的相關性對文件進行評分時，最上面的結果通常是多餘的——五個段落都說同樣的事情。卡博內爾和戈爾茨坦於 1998 年推出的 MMR 透過一次選擇一個結果來解決這個問題。在每一步中，它都會選擇使加權混合最大化的候選者：lambda乘以與查詢的相關性，減去（1減lambda）乘以與已選擇的任何內容的最大相似度。接近 1 的 lambda 有利於純粹的相關性；接近 0 有利於多樣性。在檢索增強生成中，MMR 很受歡迎，用於獲取不同的區塊集，因此語言模型會看到互補的證據，而不是重複相同的事實，從而在不擴大上下文的情況下提高覆蓋範圍。
技術洞察
MMR 是一種貪婪的迭代演算法。相關性和文件間相似度通常計算為嵌入向量之間的餘弦相似度。評分公式為：MMR = argmax 超過 [ lambda * sim(doc, query) - (1 - lambda) * max sim(doc, selected) ] 的剩餘文件。因為它每輪都會根據不斷增長的選定集重新評估，所以它是順序相關的，並且從 n 個候選者中選擇 k 個選項，以大約 O(k*n) 的相似性比較運行。
掌握最大邊際相關性
最大邊際相關性 (MMR) 是一種重新排名方法，可平衡結果的相關性和與已選擇結果的差異程度。這很重要，因為純粹的相關性排名通常會傳回近似重複的段落，從而浪費 RAG 上下文視窗中的空間。最大邊際相關性是語言人工智慧堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。為了建立深入的理解，請將最大邊際相關性視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，強大的團隊使用最大邊際相關性將提示、檢索和審查循環設計為一個整合的通訊系統。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。同時，幻覺事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
RAG 聊天機器人使用 MMR 檢索，因此其前 5 個區塊涵蓋策略的不同方面，而不是同一段落的五個釋義。
研究摘要工具應用 MMR 來挑選盡量減少重疊的段落，從而產生更廣泛、更少重複的摘要。
新聞聚合商使用 MMR 對文章進行排名，以顯示對同一事件的不同報道，而不是十家媒體重複同一個新聞報道。
LangChain 的向量儲存檢索器使用 fetch_k 和 lambda_mult 公開 search_type='mmr' 以使傳回的文件多樣化。
實施模式
實踐中的最大邊際相關性
RAG 聊天機器人使用 MMR 檢索，因此其前 5 個區塊涵蓋策略的不同方面，而不是同一段落的五個釋義。
RAG 聊天機器人使用 MMR 檢索，因此它的前 5 個區塊涵蓋了策略的不同方面，而不是同一段落的五個釋義。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中的最大邊際相關性
研究摘要工具應用 MMR 來挑選盡量減少重疊的段落，從而產生更廣泛、更少重複的摘要。
研究摘要工具應用 MMR 來挑選盡量減少重疊的段落，產生更廣泛、更少重複的摘要。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中的最大邊際相關性
新聞聚合商使用 MMR 對文章進行排名，以顯示對同一事件的不同報道，而不是十家媒體重複同一個新聞報道。
新聞聚合器使用 MMR 對文章進行排名，以顯示對同一事件的不同報道，而不是十個媒體重複一篇報道。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中的最大邊際相關性
LangChain 的向量儲存檢索器使用 fetch_k 和 lambda_mult 公開 search_type='mmr' 以使傳回的文件多樣化。
LangChain 的向量儲存檢索器使用 fetch_k 和 lambda_mult 公開 search_type='mmr' 以使傳回的文件多樣化。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。