AI Engineering Academy : 2.14 RAPTOR : Recursive Summary Processing for Enhanced Generation of Tree-Structured Retrieval (Traitement récursif des résumés pour une meilleure génération d'informations structurées en arborescence)

introductif

RAPTOR (Recursive Abstract Processing for Tree-Structured Retrieval Enhanced Generation) est une méthode avancée de génération améliorée de documents (RAG). Elle améliore la méthode traditionnelle en introduisant une structuration hiérarchique des documents et des techniques de résumé pour RAG Processus.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/09_RAPTOR

locomotive

Les systèmes RAG traditionnels sont souvent confrontés à de grandes collections de documents et à des requêtes complexes. raptor relève ces défis en créant une représentation hiérarchique du corpus de documents, ce qui permet une recherche plus détaillée et plus efficace.

Détails méthodologiques

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

1. Diviser les documents en morceaux faciles à gérer.
2. Intégrer chaque pépite à l'aide d'un modèle d'intégration approprié.
3. Regroupement des vecteurs d'intégration pour regrouper les contenus similaires.
4. Les résultats du regroupement sont résumés pour créer une représentation abstraite de plus haut niveau.
5. Utilisez ces blocs de texte résumés et originaux pour construire une structure arborescente hiérarchique (arbre RAPTOR).

Flux de travail pour l'amélioration de la recherche

1. Les requêtes des utilisateurs sont intégrées à l'aide du même modèle d'intégration.
2. Parcourt l'arbre RAPTOR pour trouver des nœuds apparentés (résumés ou blocs de documents).
3. Fusionner les résultats de la recherche avec la requête originale de l'utilisateur pour former un contexte.
4. Ce contexte est transmis au modèle linguistique étendu (LLM) pour générer la réponse finale.

Caractéristiques principales de RAPTOR

• Représentation hiérarchique des documents : crée une structure arborescente du contenu du document.
• Résumé à plusieurs niveaux : les informations de résumé sont fournies à différents niveaux.
• Recherche efficace : recherche d'informations plus rapide et plus pertinente grâce à la traversée de l'arbre.
• Évolutivité : meilleure gestion des grandes collections de documents par rapport au stockage vectoriel plat.

Avantages de cette méthode

1. Amélioration de la pertinence contextuelle : la structure hiérarchique permet de mieux faire correspondre les requêtes avec le contenu pertinent.
2. La recherche en forêt est plus efficace : l'approche par traversée d'arbre est plus efficace que la recherche complète.
3. Traitement des requêtes complexes : la structure à plusieurs niveaux permet de traiter les requêtes d'informations portant sur plusieurs sections de documents.
4. Traitement de grands ensembles de documents : meilleure évolutivité que les méthodes traditionnelles.

rendre un verdict

RAPTOR améliore la qualité et l'efficacité du processus RAG en introduisant des mécanismes de représentation et d'extraction de documents résumés et structurés en arborescence. Cette approche devrait améliorer considérablement la précision et la pertinence contextuelle de la recherche d'informations, en particulier pour les collections de documents complexes à grande échelle.