AI Engineering Academy: 2.12 Autoconsulta RAG: Generación mejorada de aumento de la recuperación con filtrado de metadatos

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Self-Query RAG (SQRAG) es un método avanzado de generación de aumento de la recuperación (RAG) que mejora la RAG tradicional introduciendo la extracción de metadatos en la fase de ingestión y el análisis sintáctico inteligente de las consultas en la fase de recuperación. RAG Proceso.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/07_Self_Query_RAG

locomotora

Los sistemas tradicionales de GAR suelen tener dificultades para gestionar consultas complejas que implican similitud semántica y restricciones específicas de metadatos. La autoconsulta de RAG resuelve estos problemas aprovechando los metadatos y analizando de forma inteligente las consultas de los usuarios mediante el Modelo de Lenguaje Amplio (LLM).

Detalles metodológicos

Preprocesamiento de documentos y creación de almacenes vectoriales

1. Divida los documentos en partes manejables.
2. Extraer metadatos (por ejemplo, fecha, autor, categoría) de cada chunk.
3. Incrusta cada pepita utilizando el modelo de incrustación adecuado.
4. Indexa las pepitas, sus vectores de incrustación y los metadatos asociados en una base de datos de vectores.

Flujo de trabajo RAG de autoconsulta

1. Los usuarios envían consultas en lenguaje natural.
2. Análisis sintáctico de consultas mediante un modelo de lenguaje amplio (LLM) para comprender la intención del usuario y la estructura de la consulta.
3. Generación LLM:
   a) Condiciones de filtrado de metadatos basadas en consultas.
   b) Consultas de búsqueda semántica para la recuperación de contenidos.
4. Aplique filtros de metadatos para limitar su búsqueda.
5. Realiza una búsqueda semántica en un subconjunto filtrado.
6. Los trozos de documentos recuperados se combinan con la consulta original del usuario para formar un contexto.
7. Pasa el contexto al Modelo de Lenguaje Amplio (LLM) para generar la respuesta final.

Características principales de la autoconsulta RAG

• Extracción de metadatos: Mejora la representación de documentos con información estructurada.
• Resolución inteligente de consultas: Utiliza LLM para comprender las consultas complejas de los usuarios.
• búsqueda híbridaCombinación de filtrado de metadatos y búsqueda semántica.
• Consulta flexiblePermite a los usuarios especificar implícitamente restricciones de metadatos en lenguaje natural.

Ventajas de este método

1. Mejorar la precisión de la búsquedaFiltros de metadatos: los filtros de metadatos ayudan a restringir la búsqueda a los documentos más relevantes.
2. Gestión de consultas complejas: puede interpretar y responder a consultas que impliquen similitud de contenidos y restricciones de metadatos.
3. Recuperación eficazEl filtrado de metadatos puede reducir significativamente el número de documentos que requieren una búsqueda semántica.
4. Contexto mejoradoLos metadatos proporcionan información estructurada adicional que mejora la generación de respuestas.

llegar a un veredicto

La RAG de autoconsulta mejora el proceso tradicional de RAG introduciendo la extracción de metadatos y el análisis sintáctico inteligente de las consultas. Este enfoque hace que la recuperación sea más precisa y eficiente, especialmente en el caso de consultas complejas que implican similitud semántica y restricciones específicas de metadatos. Al aprovechar el Large Language Model (LLM) para la comprensión de las consultas, la RAG de autoconsulta proporciona a los sistemas de AI Q&A respuestas más precisas y contextualmente relevantes.