AI Engineering Academy : 2.12 Self-Query RAG : Enhanced Retrieval Augmentation Generation with Metadata Filtering (Génération améliorée d'augmentation de la recherche avec filtrage des métadonnées)

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Self-Query RAG (SQRAG) est une approche avancée de génération d'augmentation de la recherche (RAG) qui améliore la RAG traditionnelle en introduisant l'extraction de métadonnées au stade de l'ingestion et l'analyse intelligente des requêtes au stade de la recherche. RAG Processus.

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

locomotive

Les systèmes RAG traditionnels ont souvent du mal à traiter des requêtes complexes impliquant une similarité sémantique et des contraintes de métadonnées spécifiques. Le système RAG auto-interrogeant relève ces défis en exploitant les métadonnées et en analysant intelligemment les requêtes des utilisateurs à l'aide du modèle de langage étendu (LLM).

Détails méthodologiques

Prétraitement des documents et création d'une base de données vectorielles

1. Diviser les documents en morceaux faciles à gérer.
2. Extraire les métadonnées (par exemple, la date, l'auteur, la catégorie) de chaque élément.
3. Intégrer chaque pépite à l'aide du modèle d'intégration approprié.
4. Indexer les pépites, leurs vecteurs d'intégration et les métadonnées associées dans une base de données vectorielle.

Processus d'auto-interrogation du RAG

1. Les utilisateurs soumettent des requêtes en langage naturel.
2. Analyse des requêtes à l'aide d'un modèle de langage étendu (LLM) pour comprendre l'intention de l'utilisateur et la structure de la requête.
3. Génération LLM :
   a) Conditions de filtrage des métadonnées basées sur des requêtes.
   b) Requêtes de recherche sémantique pour l'extraction liée au contenu.
4. Appliquez des filtres de métadonnées pour affiner votre recherche.
5. Effectue une recherche sémantique sur un sous-ensemble filtré.
6. Les morceaux de documents récupérés sont combinés à la requête originale de l'utilisateur pour former un contexte.
7. Transmettre le contexte au modèle linguistique étendu (LLM) pour générer la réponse finale.

Principales caractéristiques du RAG à interrogation automatique

• Extraction des métadonnéesAméliorer la représentation des documents à l'aide d'informations structurées.
• Résolution intelligente des requêtesLes questions de l'utilisateur : Utiliser LLM pour comprendre les questions complexes de l'utilisateur.
• recherche hybride: Combinaison du filtrage des métadonnées et de la recherche sémantique.
• Demande de renseignements sur la flexibilitéPermet aux utilisateurs de spécifier implicitement des contraintes de métadonnées en langage naturel.

Avantages de cette méthode

1. Améliorer la précision de la rechercheLes filtres de métadonnées permettent de restreindre la recherche à des documents plus pertinents.
2. Traitement des requêtes complexesLe système d'information sur le contenu : peut interpréter et répondre à des requêtes impliquant des similitudes de contenu et des contraintes de métadonnées.
3. Recherche efficaceLe filtrage des métadonnées peut réduire considérablement le nombre de documents nécessitant une recherche sémantique.
4. Contexte amélioréLes métadonnées fournissent des informations structurées supplémentaires qui améliorent la génération de réponses.

rendre un verdict

Le RAG avec auto-requête améliore le processus RAG traditionnel en introduisant l'extraction de métadonnées et l'analyse intelligente des requêtes. Cette approche rend la recherche plus précise et plus efficace, en particulier pour les requêtes complexes impliquant une similarité sémantique et des contraintes de métadonnées spécifiques. En s'appuyant sur le modèle du grand langage (LLM) pour la compréhension des requêtes, le RAG auto-interrogeant fournit aux systèmes de questions-réponses de l'IA des réponses plus précises et plus pertinentes sur le plan contextuel.