AI Engineering Academy: 2.13 RAG-Fusion: Recuperación mejorada Generación mejorada

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RAG-Fusion es una metodología avanzada de recuperación de información y generación de textos basada en Retrieval Augmented Generation (RAG). Este proyecto implementa RAG-Fusion para ofrecer respuestas más precisas, contextualmente relevantes y completas a las consultas de los usuarios.

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

locomotora

tradicional RAG Aunque eficaces, los sistemas suelen tener limitaciones que dificultan la captación de la intención completa del usuario y la recuperación de la información más relevante.RAG-Fusion aborda estos problemas de las siguientes maneras:

1. Genere múltiples consultas para captar diferentes aspectos de la intención del usuario.
2. Mejore la precisión de la búsqueda mediante técnicas avanzadas de reordenación.
3. Proporcionar un contexto más detallado al modelo lingüístico para generar respuestas más pertinentes.

Detalles metodológicos

Preprocesamiento de documentos y creación de almacenes vectoriales

1. División del textoDivide los documentos en partes manejables.
2. Generación de vectores de incrustaciónConvertir cada trozo en una representación vectorial utilizando un modelo de incrustación previamente entrenado.
3. indexación: Almacena los vectores incrustados en una base de datos de vectores para una recuperación eficaz.

Flujo de trabajo de generación de mejoras de recuperación

1. Extensión de la consultaExpandir la consulta original del usuario en múltiples consultas relacionadas utilizando un modelo lingüístico.
2. Integración de varias consultasConvierte todas las consultas (originales y generadas) en vectores de incrustación.
3. búsqueda vectorialUtiliza cada incrustación de consulta para recuperar bloques de documentos relevantes de la base de datos vectorial.
4. Fusión de clasificación recíproca (FRR)Combina los resultados de varias consultas y los reordena mediante el algoritmo RRF.
5. contextualizaciónLa consulta original, la consulta generada y el resultado de la reordenación forman el contexto.
6. Generación de respuestas: Generar respuestas finales basadas en un contexto rico, grandes modelos lingüísticos.

Características principales de RAG-Fusion

• Generación de múltiples consultas para captar plenamente la intención del usuario.
• La fusión de clasificación recíproca (RRF) mejora la relevancia de los resultados.
• Integración de múltiples tecnologías de recuperación de información.
• Arquitectura flexible compatible con varios modelos integrados y modelos de lenguaje.

Ventajas de este método

1. Mejor comprensión de las consultasRAG-Fusion: Al generar múltiples consultas, RAG-Fusion capta una amplia dimensión de la intención del usuario.
2. Mayor precisión de búsqueda: Utiliza la RRF para mejorar la correlación de los resultados de múltiples consultas.
3. Reducción de las alucinacionesReducir las posibilidades de que el modelo produzca una respuesta incorrecta proporcionando un contexto más amplio y preciso.
4. Aplicabilidad multidisciplinarEl sistema puede aplicarse a diversos campos y tipos de consulta.
5. escalabilidadLa arquitectura está diseñada para permitir un procesamiento eficaz de grandes colecciones de documentos.

llegar a un veredicto

RAG-Fusion representa un importante avance tecnológico en el campo de la recuperación de información y la generación de textos. Al abordar las limitaciones de los sistemas GAR tradicionales, proporciona una solución de recuperación de información más sólida, precisa y flexible para una amplia gama de escenarios, desde sistemas de preguntas y respuestas hasta tareas de resumen de documentos.