Переранжування в RAG: як покращити відповіді штучного інтелекту

Переосмислення RAG-агентів: Як зробити їх розумнішими за допомогою переранжування

Ранок почався кавою та зануренням у світ штучного інтелекту. Вже багато місяців я з великою цікавістю спостерігаю за розвитком технологій, що. Пов’язані з Retrieval-Augmented Generation (RAG), і мені дуже захотілося розібратися в тонкощах. Сьогодні я вирішила заглибитися в тему переранжування в контексті покращення. Можливостей RAG-агентів, розбираючись у нюансах, що криються за цією технологією.

уявіть собі,

Мене завжди захоплювала здатність RAG-агентів брати інформацію з. Великих обсягів даних та використовувати в принципі, її для відповіді на запитання, в такому дусі. Але як саме це працює хоча і як можна зробити їх ще кращими? Дивно,

Тож, відкинувши всі справи, я переглянула відео з поясненнями. Поринувши в глибини тем, я вирішила законспектувати ключові моменти, щоб глибше зрозуміти цю технологію. Ось що мені вдалося винести:

Основний дивіться, принцип роботи RAG: Від документів до відповідей

Уявіть собі бібліотеку, в якій зберігається величезна кількість знань. Безумовно, rAG-агенти функціонують схожим чином, але в цифровому світі. Основні кроки, що стоять за цим:

слухайте,
1. Завантаження документів: Спочатку ваші документи (тексти, статті, правила гри в гольф – що завгодно) діляться на менші шматки, щоб зробити їх легшими для обробки.
2. Ембеддинги: Далі ці шматки передаються дивіться, в типу, модель ембеддингів, яка перетворює їх у числові представлення. Це ніби перекладає текст у мову, яку може зрозуміти комп’ютер. Ці числові представлення захоплюють сенс тексту. Фактично,
3. Векторна база даних: Потім ці цифрові “відбитки” (“вектори”) зберігаються в базі даних. Уявіть собі багатовимірний простір, де кожен вектор має своє місце, залежно від значення слів у тексті.
4. Пошук та вилучення: Коли ви ставите запитання, воно також перетворюється на вектор. Потім RAG-агент шукає в базі даних найближчі вектори до вашого запитання. Тобто фрагменти тексту, що найбільше відповідають вашому запиту. Дивно,
5. Генерація відповіді: Знайдені фрагменти тексту збираються разом, а RAG-агент використовує їх для створення відповіді на ваше питання. Звичайно,

Вхідні дані у RAG-агента: все починається з питання

Скажімо, ви. Хочете знати, що робити, припустимо, якщо м’яч для гольфу вилетів за межі поля. Принцип роботи залишається тим самим:

1. Ваше запитання. Проходить через модель ембеддингів і перетворюється на вектор.
2. Агент шукає в базі даних вектори, які найближче відповідають вектору вашого питання.
3. Вибираються декілька найбільш відповідних фрагментів з правил гри в гольф.
4. Ці фрагменти використовуються RAG-агентом для відповіді на ваше питання.

Проблема з базовим підходом RAG:

Основний підхід RAG має певне обмеження. Щоб було ясно, зазвичай, він вибирає лише декілька найближчих векторів до вашого запиту. Це означає, що агент може пропустити важливу інформацію. Яка може бути в інших частинах бази даних. До речі,

Рятує переранжування: як зробити RAG розумнішим

Ось тут і з’являється переранжування. Воно дозволяє розширити коло пошуку та покращити релевантність відповідей:

1. Замість обмеження кількості. “найближчих сусідів”, переранжування дозволяє витягувати значно більше векторів (10, 20, 30 і більше).
2. Ці вектори передаються до “переранжувальника”.
3. Переранжувальник аналізує кожен фрагмент тексту і визначає, наскільки він релевантний вашому запиту. Очевидно, він присвоює кожному фрагменту “оцінку релевантності”. Дивно,
4. На основі цих оцінок вибираються лише кілька найрелевантніших. Фрагментів (наприклад, три), які далі передаються RAG-агенту для генерації відповіді.

Переваги переранжування:

• Підвищення точності: Переранжування допомагає відсіяти нерелевантну інформацію, покращуючи якість відповідей.
• Використання більшого обсягу інформації: Завдяки можливості аналізу більшої кількості фрагментів, переранжування. Дозволяє знаходити наприклад, відповіді, які могли б бути пропущені у базовому підході RAG.
• Краще розуміння контексту: Переранжувальники часто використовують більш складні моделі, які краще розуміють контекст запиту та документів, що допомагає їм вибирати відповідні відповіді.

Враження та роздуми

Переранжування – це чудовий спосіб зробити RAG-агентів розумнішими та ефективнішими. Простіше кажучи, це відкриває нові можливості для отримання більш точних, повних і корисних відповідей на ваші запитання. Я з нетерпінням чекаю можливості заглибитися в практичну реалізацію переранжування. До речі, та побачити, як воно може змінити взаємодію зі штучним інтелектом. Більше того,

Це нагадує мені про процес редагування, де спершу збираєш безліч. Ідей, а дивіться, потім уважно обираєш та структуруєш лише найяскравіші з них. Переранжування – це ніби досвідчений редактор для ваших даних, що гарантує. Що остаточна відповідь буде не тільки інформативною, але й максимально релевантною.