AI Engineering Academy: 2.14 RAPTOR: Rekursive Zusammenfassungsverarbeitung zur verbesserten Generierung von baumstrukturiertem Retrieval

Einführung

RAPTOR (Recursive Abstract Processing for Tree-Structured Retrieval Enhanced Generation) ist eine fortschrittliche Retrieval Enhanced Generation (RAG) Methode. Sie erweitert die traditionelle Methode durch die Einführung hierarchischer Dokumentstrukturierungs- und Zusammenfassungsmethoden, um RAG Prozess.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/09_RAPTOR

Lokomotive

Herkömmliche RAG-Systeme haben oft Probleme mit großen Dokumentensammlungen und komplexen Abfragen. raptor geht diese Herausforderungen an, indem es eine hierarchische Darstellung des Dokumentenkorpus erstellt, die eine detailliertere und effizientere Abfrage ermöglicht.

Methodische Einzelheiten

Vorverarbeitung von Dokumenten und Erstellung von Vektorspeichern

1. Unterteilen Sie Dokumente in überschaubare Teile.
2. Betten Sie jedes Nugget mit einem geeigneten Einbettungsmodell ein.
3. Clustering von Einbettungsvektoren zur Gruppierung ähnlicher Inhalte.
4. Die Clustering-Ergebnisse werden zusammengefasst, um eine abstrakte Darstellung auf höherer Ebene zu schaffen.
5. Aus diesen Zusammenfassungen und den ursprünglichen Textblöcken wurde eine hierarchische Baumstruktur (RAPTOR-Baum) erstellt.

Retrieval Enhancement Generation Workflow

1. Benutzeranfragen werden mit demselben Einbettungsmodell eingebettet.
2. Durchläuft den RAPTOR-Baum, um verwandte Knoten (Zusammenfassungen oder Dokumentblöcke) zu finden.
3. Fügen Sie die Suchergebnisse mit der ursprünglichen Benutzeranfrage zusammen, um einen Kontext zu bilden.
4. Dieser Kontext wird an das Large Language Model (LLM) weitergegeben, um die endgültige Antwort zu generieren.

Hauptmerkmale von RAPTOR

• Hierarchische Dokumentendarstellung: Erzeugt eine Baumstruktur des Dokumentinhalts.
• Mehrstufige Zusammenfassung: Zusammenfassende Informationen werden auf verschiedenen Ebenen bereitgestellt.
• Effizienter Abruf: schnellerer und relevanterer Abruf von Informationen durch Traversierung von Bäumen.
• Skalierbarkeit: bessere Handhabung großer Dokumentensammlungen im Vergleich zur flachen Vektorspeicherung.

Vorteile dieser Methode

1. Verbesserte kontextuelle Relevanz: Die hierarchische Struktur ermöglicht eine bessere Zuordnung von Suchanfragen zu relevanten Inhalten.
2. Die Waldsuche ist effizienter: Die Baumsuche ist im Vergleich zur vollständigen Suche effizienter.
3. Bearbeitung komplexer Abfragen: Die mehrstufige Struktur hilft bei der Bearbeitung von Abfragen nach Informationen über mehrere Dokumentabschnitte hinweg.
4. Bewältigung großer Dokumentenmengen: bessere Skalierbarkeit als bei herkömmlichen Methoden.

ein Urteil fällen

RAPTOR verbessert die Qualität und Effizienz des RAG-Prozesses durch die Einführung zusammenfassender und baumstrukturierter Mechanismen zur Darstellung und Abfrage von Dokumenten. Es wird erwartet, dass dieser Ansatz die Genauigkeit und kontextuelle Relevanz des Informationsabrufs erheblich verbessern wird, insbesondere bei großen, komplexen Dokumentensammlungen.

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