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此代码展示了为 RAG 模型设置标记器和检索器以及在微调数据集上运行训练的过程。准备数据集涉及创建适当的查询-响应对。

模型评估及微调后的改进方法
经过微调后，我们会评估模型以了解其表现如何。为了评估，我们使用了精确度、召回率和 F1 分数等指标。这些指标用于分析模型性能并在必要时进行进一步调整。根据评估结果，您可以识别模型中的弱点并采取措施进行改进，从而获得性能更高的模型。

如何准备和实现矢量化：从数据预处理到特征提取
矢量化是将文本数据转换为机器学习模型可以轻松处理的数字数据的关键步骤。特别是在自然语言处理（NLP）中，数据向量化对模型性能有显著的影响。在本文中，我们将详细解释矢量化的基本概念、如何预处理数据以及特征提取的具​​体技术，并介绍一种实用的方法。

矢量化是将文本数据转换为数字向量的过程。这种转换使机器学习模型能够将文本理解为数字并进行处理。矢量化的优点是它保留了文本的含义和结构。

数据预处理：矢量化步骤
在进行矢量化之前，需要对文本数据进行预处理。预处理包括以下步骤：

1.文本清理：删除不必要的字符、符号和HTML标签。
2. 规范化：将文本转换为统一的形式。例如，将大写字母转换为小写字母，并用标准字符替换特殊字符。
3. 标记化：将文本拆分为单词和短语。这使得将单个单词视为向量变得容易。
4.停用词删除：删除出现频率高但意义不大的词，如“the”、“and”。
5. 词干提取或词形还原：提取词根，统一不同形式的词。

这些预处理步骤使文本数据更加一致且适合矢量化。

如何提取特征以及为什么它很重要？
作为矢量化的一部分，特征提取是一个非常 智利电报数据 重要的过程。特征提取是指从文本中提取有意义的特征（信息）并将其转换为数值向量。常用的方法有以下几种：

1. 词袋（BoW）：将整个文本矢量化为词频。它简单易懂，但忽略了句子结构和顺序。
2. TF-IDF（词频-逆文档频率）：通过考虑词语的重要性对数据进行矢量化。经常出现的单词被赋予较低的权重，而很少出现的单词被赋予较高的权重。
3. 词嵌入：使用 Word2Vec 或 GloVe 等技术将词嵌入到高维连续向量空间中。这使我们能够捕捉单词的语义相似性。
4.Doc2Vec：对整个文档进行矢量化。由于文档的内容可以用单个向量表示，因此适合文档分类和聚类分析。
5.基于Transformer的编码器：使用BERT和GPT等现代NLP模型来生成上下文向量。

实践中的矢量化：工具和技术
下面是使用Python进行矢量化的具体步骤。在这个例子中，我们使用 TF-IDF 对文本进行矢量化。