AI Engineering Academy: 2.12 Self-Query RAG: geração de aumento de recuperação aprimorada com filtragem de metadados

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O Self-Query RAG (SQRAG) é uma abordagem avançada de geração de aumento de recuperação (RAG) que aprimora o RAG tradicional, introduzindo a extração de metadados no estágio de ingestão e a análise inteligente de consultas no estágio de recuperação. RAG Processo.

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

locomotiva

Os sistemas RAG tradicionais geralmente têm dificuldades para lidar com consultas complexas que envolvem similaridade semântica e restrições específicas de metadados. O RAG autoconsulta aborda esses desafios aproveitando os metadados e analisando de forma inteligente as consultas dos usuários usando o Large Language Model (LLM).

Detalhes metodológicos

Pré-processamento de documentos e criação de armazenamento de vetores

1. Divida os documentos em partes gerenciáveis.
2. Extrair metadados (por exemplo, data, autor, categoria) de cada bloco.
3. Incorpore cada nugget usando o modelo de incorporação apropriado.
4. Indexar os nuggets, seus vetores de incorporação e metadados associados em um banco de dados de vetores.

Fluxo de trabalho RAG autoconsultativo

1. Os usuários enviam consultas em linguagem natural.
2. Análise de consultas usando um modelo de linguagem grande (LLM) para entender a intenção do usuário e a estrutura da consulta.
3. Geração LLM:
   a) Condições de filtragem de metadados com base em consultas.
   b) Consultas de pesquisa semântica para recuperação relacionada ao conteúdo.
4. Aplique filtros de metadados para restringir sua pesquisa.
5. Realiza pesquisa semântica em um subconjunto filtrado.
6. Os blocos de documentos recuperados são combinados com a consulta original do usuário para formar um contexto.
7. Passar o contexto para o Modelo de Linguagem Grande (LLM) para gerar a resposta final.

Principais recursos do RAG de consulta automática

• Extração de metadadosAprimorar a representação de documentos com informações estruturadas.
• Resolução inteligente de consultasUse o LLM para entender consultas complexas de usuários.
• Pesquisa híbrida: Combinação de filtragem de metadados e pesquisa semântica.
• Consulta flexívelPermite que os usuários especifiquem implicitamente as restrições de metadados em linguagem natural.

Benefícios desse método

1. Melhorar a precisão da pesquisaFiltros de metadados: Os filtros de metadados ajudam a restringir a pesquisa a documentos mais relevantes.
2. Manuseio de consultas complexasO sistema de gerenciamento de conteúdo: pode interpretar e responder a consultas que envolvem similaridade de conteúdo e restrições de metadados.
3. Recuperação eficienteFiltragem de metadados: a filtragem de metadados pode reduzir significativamente o número de documentos que exigem pesquisa semântica.
4. Contexto aprimoradoMetadados: os metadados fornecem informações estruturadas adicionais que melhoram a geração de respostas.

chegar a um veredicto

O RAG de consulta automática aprimora o processo tradicional do RAG, introduzindo a extração de metadados e a análise inteligente de consultas. Essa abordagem torna a recuperação mais precisa e eficiente, especialmente para consultas complexas que envolvem similaridade semântica e restrições específicas de metadados. Ao aproveitar o Modelo de Linguagem Grande (LLM) para a compreensão da consulta, o RAG autoconsulta fornece aos sistemas de Q&A de IA respostas mais precisas e contextualmente relevantes.

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