AI Engineering Academy : 2.13 RAG-Fusion : récupération améliorée génération améliorée

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RAG-Fusion est une méthodologie avancée de recherche d'informations et de génération de textes basée sur la Génération Augmentée de Recherche (RAG). Ce projet met en œuvre RAG-Fusion afin de fournir des réponses plus précises, contextuelles et complètes aux requêtes des utilisateurs.

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

locomotive

traditionnelle RAG Bien qu'efficaces, les systèmes sont souvent confrontés à des limitations qui rendent difficile la capture de l'intention complète de l'utilisateur et l'extraction des informations les plus pertinentes.RAG-Fusion aborde ces questions de la manière suivante :

1. Générer plusieurs requêtes pour saisir les différents aspects de l'intention de l'utilisateur.
2. Améliorer la précision de la recherche grâce à des techniques avancées de réorganisation.
3. Fournir un contexte plus détaillé au modèle linguistique afin de générer des réponses plus pertinentes.

Détails méthodologiques

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

1. Fractionnement du texteDiviser les documents en morceaux faciles à gérer.
2. Génération de vecteurs d'intégrationLe modèle d'intégration : convertir chaque morceau en une représentation vectorielle à l'aide d'un modèle d'intégration pré-entraîné.
3. indexationLes vecteurs incorporés sont stockés dans une base de données vectorielles pour une récupération efficace.

Flux de travail pour l'amélioration de la recherche

1. Extension des requêtesLa recherche d'un modèle de langue : développer la requête originale de l'utilisateur en plusieurs requêtes connexes à l'aide d'un modèle de langue.
2. Intégration de requêtes multiples: Convertit toutes les requêtes (originales et générées) en vecteurs d'intégration.
3. recherche vectorielleLes données de la base de données vectorielles sont utilisées pour extraire les blocs de documents pertinents de la base de données vectorielles.
4. Fusion par classement réciproque (RRF)Le système de gestion de l'information : il combine les résultats de plusieurs requêtes et les réorganise à l'aide de l'algorithme RRF.
5. contextualisationLe contexte est constitué de la requête originale, de la requête générée et du résultat de la réorganisation.
6. Génération de réponsesLes réponses finales sont générées sur la base d'un contexte riche et de modèles linguistiques étendus.

Caractéristiques principales de RAG-Fusion

• Génération de requêtes multiples pour saisir pleinement l'intention de l'utilisateur.
• La fusion par classement réciproque (RRF) améliore la pertinence des résultats.
• Intégration de plusieurs technologies de recherche d'informations.
• Architecture flexible avec prise en charge de divers modèles intégrés et modèles linguistiques.

Avantages de cette méthode

1. Amélioration de la compréhension des requêtesRAG-Fusion : En générant des requêtes multiples, RAG-Fusion saisit les grandes dimensions de l'intention de l'utilisateur.
2. Amélioration de la précision de la rechercheLes résultats d'une requête peuvent être utilisés pour améliorer la corrélation entre les résultats de plusieurs requêtes.
3. Réduction des hallucinationsRéduire les risques que le modèle produise une réponse incorrecte en fournissant un contexte plus complet et plus précis.
4. Applicabilité pluridisciplinaireLe système peut être appliqué à un large éventail de domaines et de types d'enquêtes.
5. évolutivitéL'architecture est conçue pour permettre un traitement efficace des grandes collections de documents.

rendre un verdict

RAG-Fusion représente une avancée technologique importante dans le domaine de la recherche d'informations et de la génération de textes. En s'attaquant aux limites des systèmes RAG traditionnels, il fournit une solution de recherche d'informations plus robuste, plus précise et plus flexible pour un large éventail de scénarios, des systèmes de questions-réponses aux tâches de résumé de documents.