AI Engineering Academy: 2.13 RAG-Fusion: Erweitertes Retrieval Erweitertes Generieren

(jemandem eine Stelle etc.) anbieten

RAG-Fusion ist eine fortschrittliche Methodik für die Informationsbeschaffung und Texterstellung, die auf Retrieval Augmented Generation (RAG) aufbaut. In diesem Projekt wird RAG-Fusion implementiert, um genauere, kontextuell relevante und umfassende Antworten auf Benutzeranfragen zu geben.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/08_RAG_Fusion

Lokomotive

traditionell RAG Obwohl die Systeme effektiv sind, stoßen sie oft an Grenzen, die es erschweren, die Absicht des Benutzers vollständig zu erfassen und die wichtigsten Informationen abzurufen.RAG-Fusion löst diese Probleme auf folgende Weise:

1. Generieren Sie mehrere Abfragen, um verschiedene Aspekte der Benutzerabsicht zu erfassen.
2. Verbessern Sie die Suchgenauigkeit durch fortschrittliche Neuordnungsmethoden.
3. Bereitstellung eines detaillierteren Kontexts für das Sprachmodell, um relevantere Antworten zu generieren.

Methodische Einzelheiten

Vorverarbeitung von Dokumenten und Erstellung von Vektorspeichern

1. TextaufteilungAufteilung der Dokumente in überschaubare Abschnitte.
2. Erzeugung von EinbettungsvektorenKonvertierung jedes Chunks in eine Vektordarstellung unter Verwendung eines vorher trainierten Einbettungsmodells.
3. IndizierungSpeichern Sie die eingebetteten Vektoren in einer Vektordatenbank, um sie effizient abrufen zu können.

Retrieval Enhancement Generation Workflow

1. Abfrage-ErweiterungErweitern Sie die ursprüngliche Benutzeranfrage mithilfe eines Sprachmodells in mehrere verwandte Anfragen.
2. Einbettung mehrerer AbfragenKonvertierung aller Abfragen (original und generiert) in Einbettungsvektoren.
3. VektorsucheDie Einbettung jeder Abfrage wird verwendet, um relevante Dokumentenblöcke aus der Vektordatenbank zu finden.
4. Reciprocal Ranking Fusion (RRF)Kombinieren Sie die Ergebnisse mehrerer Abfragen und ordnen Sie sie mithilfe des RRF-Algorithmus neu an.
5. KontextualisierungKontext: Die ursprüngliche Abfrage, die generierte Abfrage und das Ergebnis der Neuordnung bilden zusammen den Kontext.
6. Erzeugung von AntwortenGenerierung von endgültigen Antworten auf der Grundlage umfangreicher Sprachmodelle mit viel Kontext.

Hauptmerkmale von RAG-Fusion

• Multi-Query-Generierung zur vollständigen Erfassung der Benutzerabsicht.
• Reciprocal Ranking Fusion (RRF) verbessert die Relevanz der Ergebnisse.
• Integration mehrerer Technologien zur Informationsgewinnung.
• Flexible Architektur mit Unterstützung für verschiedene eingebettete Modelle und Sprachmodelle.

Vorteile dieser Methode

1. Verbessertes Verständnis von AbfragenDurch die Generierung mehrerer Abfragen erfasst RAG-Fusion die breiten Dimensionen der Benutzerabsicht.
2. Verbesserte SuchgenauigkeitRRF: Verwenden Sie RRF, um die Korrelation von mehreren Abfrageergebnissen zu verbessern.
3. Verringerung von HalluzinationenVerringern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell eine falsche Antwort gibt, indem Sie einen umfassenderen und genaueren Kontext liefern.
4. Multidisziplinäre AnwendbarkeitDas System kann auf eine Vielzahl von Bereichen und Arten von Anfragen angewendet werden.
5. SkalierbarkeitDie Architektur ist für die effiziente Verarbeitung großer Dokumentensammlungen ausgelegt.

ein Urteil fällen

RAG-Fusion stellt einen wichtigen technologischen Fortschritt auf dem Gebiet der Informationsbeschaffung und Texterstellung dar. Indem es die Beschränkungen traditioneller RAG-Systeme überwindet, bietet es eine robustere, genauere und flexiblere Lösung für die Informationsbeschaffung in einer Vielzahl von Szenarien, von Frage- und Antwortsystemen bis hin zu Aufgaben der Dokumentenzusammenfassung.

Der Leitfaden für Laien zum Einstieg in die KI

Hilft Ihnen, die Nutzung von KI-Tools kostengünstig und von Null an zu erlernen.KI ist, wie Bürosoftware, eine wesentliche Fähigkeit für jeden. Die Beherrschung von KI verschafft Ihnen einen Vorteil bei der Stellensuche und die Hälfte des Aufwands bei Ihrer zukünftigen Arbeit und Ihrem Studium.

Details ansehen>