AI Engineering College: 2,8 gemischte RAG (gleich wie 2,9)

Satzfensterbasierter Retriever RAG Methodologien

Einführung

Die Sentence Window-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) Methode für Retriever ist eine High-Level-Implementierung des RAG-Frameworks zur Verbesserung der Kontextwahrnehmung und Kohärenz von KI-generierten Antworten. Der Ansatz kombiniert die Vorteile von groß angelegten Sprachmodellen mit effizienten Information Retrieval Techniken, um eine leistungsstarke Lösung für die Generierung von qualitativ hochwertigen, kontextreichen Antworten zu bieten.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/03_Hybrid_RAG

Lokomotive

Herkömmliche RAG-Systeme haben oft Schwierigkeiten, die Kohärenz über ein breiteres Spektrum von Kontexten aufrechtzuerhalten oder Informationen zu verarbeiten, die sich über mehrere Textblöcke erstrecken. Auf Satzfenstern basierende Retriever-Ansätze beheben diese Einschränkung, indem sie die kontextuellen Beziehungen zwischen Textblöcken während des Indizierungsprozesses beibehalten und diese Informationen während des Retrievals und der Generierung nutzen.

Methodische Einzelheiten

Vorverarbeitung von Dokumenten und Erstellung eines Indexes für Vektorspeicher

1. Aufteilung von Dokumenten: Zerlegt das Eingabedokument in Sätze.
2. Erstellung von TextblöckenSätze in überschaubare Textabschnitte gliedern.
3. einbetten.Jeder Textblock wird durch ein Einbettungsmodell verarbeitet, um eine Vektordarstellung zu erzeugen.
4. Index der VektordatenbankSpeichern der IDs von Textblöcken, Textinhalten und Einbettungsvektoren in einer Vektordatenbank für eine effiziente Ähnlichkeitssuche.
5. Dokumentstruktur-IndexTextverknüpfung: Speichert die Beziehungen zwischen den einzelnen Textblöcken, einschließlich der Verweise zwischen jedem Block und den k Blöcken davor und danach.

Retrieval Enhancement Generation Workflow

1. AnfragebearbeitungEinbettung von Benutzeranfragen nach dem gleichen Einbettungsmodell wie für Textblöcke.
2. ÄhnlichkeitssucheQuery Embedding: Verwenden Sie Query Embedding, um die relevantesten Textabschnitte in einer Vektordatenbank zu finden.
3. Kontexterweiterung (Datenverarbeitung)Das System ermittelt für jeden abgerufenen Textblock die k benachbarten Textblöcke vor und nach ihm aus der Dokumentstrukturdatenbank.
4. KontextualisierungKombinieren Sie den abgerufenen Textblock und seinen erweiterten Kontext mit der ursprünglichen Abfrage.
5. Erzeugung vonÜbergabe von Erweiterungskontexten und Abfragen an große Sprachmodelle zur Generierung von Antworten.

Flussdiagramm

Das folgende Flussdiagramm veranschaulicht die auf dem Satzfenster basierende Retriever-RAG-Methode:

Hauptmerkmale der RAG

• Effizienter AbrufSchnelles und genaues Auffinden von Informationen mit Hilfe der Vektorähnlichkeitssuche.
• kontextabhängigIndexierung: Beibehaltung der Beziehung zwischen Dokumentstruktur und Textblöcken während des Indexierungsprozesses.
• Flexibles KontextfensterDynamische Größenanpassung des Kontextfensters während des Abrufs wird unterstützt.
• SkalierbarkeitKann große Dokumentensammlungen und verschiedene Abfragetypen verarbeiten.

Vorteile dieser Methode

1. Verbesserung der KohärenzGenerieren Sie kohärentere und kontextuell korrekte Antworten, indem Sie benachbarte Textblöcke einbeziehen.
2. Verringerung von HalluzinationenDie Wahrscheinlichkeit, falsche oder irrelevante Inhalte zu generieren, wird durch das Abrufen von Kontextinformationen verringert.
3. Effiziente LagerungOptimieren Sie den Speicherplatz, indem Sie nur die notwendigen Informationen in der Vektordatenbank speichern.
4. Einstellbares KontextfensterDynamische Größenanpassung des Kontextfensters entsprechend den Anforderungen verschiedener Abfragen oder Anwendungen.
5. Beibehaltung der DokumentenstrukturDie ursprüngliche Struktur und der Informationsfluss des Dokuments bleiben erhalten, wodurch die Generierung semantisch verständlicher wird.

ein Urteil fällen

Der Sentence Window-basierte Retriever RAG-Ansatz bietet eine leistungsstarke Lösung zur Verbesserung der Qualität und der kontextuellen Relevanz von KI-generierten Antworten. Durch die Beibehaltung der Dokumentstruktur und die Unterstützung flexibler Kontexterweiterungen beseitigt der Ansatz die wichtigsten Einschränkungen herkömmlicher RAG-Systeme und bietet einen zuverlässigen Rahmen für die Entwicklung fortschrittlicher Q&A-Systeme, Dokumentenanalyse und Anwendungen zur Inhaltsgenerierung.

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>