AI Engineering Academy: 2.13 RAG-Fusion: Recuperação aprimorada Geração aprimorada

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O RAG-Fusion é uma metodologia avançada de recuperação de informações e geração de texto baseada no Retrieval Augmented Generation (RAG). Este projeto implementa o RAG-Fusion para fornecer respostas mais precisas, contextualmente relevantes e abrangentes às consultas dos usuários.

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

locomotiva

tradicional RAG Embora eficazes, os sistemas geralmente enfrentam limitações que dificultam a captura da intenção total do usuário e a recuperação das informações mais relevantes:

1. Gere várias consultas para capturar diferentes aspectos da intenção do usuário.
2. Aumente a precisão da pesquisa usando técnicas avançadas de reordenação.
3. Fornecer contexto mais detalhado ao modelo de linguagem para gerar respostas mais relevantes.

Detalhes metodológicos

Pré-processamento de documentos e criação de armazenamento de vetores

1. Divisão de textoDivisão de documentos em partes gerenciáveis: Divida os documentos em partes gerenciáveis.
2. Geração de vetores de incorporaçãoConversão: Converta cada pedaço em uma representação vetorial usando um modelo de incorporação pré-treinado.
3. indexaçãoArmazene os vetores incorporados em um banco de dados de vetores para recuperação eficiente.

Fluxo de trabalho de geração de aprimoramento de recuperação

1. Extensão de consultaExpandir a consulta original do usuário em várias consultas relacionadas usando um modelo de linguagem.
2. Incorporação de várias consultasConverta todas as consultas (originais e geradas) em vetores de incorporação.
3. pesquisa vetorialUse cada incorporação de consulta para recuperar blocos de documentos relevantes do banco de dados vetorial.
4. Fusão de classificação recíproca (RRF)Combinar e reordenar os resultados de várias consultas usando o algoritmo RRF.
5. contextualizaçãoConsulta original: A consulta original, a consulta gerada e o resultado da reordenação juntos formam o contexto.
6. Geração de respostasGeração de respostas finais com base em contexto rico, modelos de linguagem grandes.

Principais recursos do RAG-Fusion

• Geração de várias consultas para capturar totalmente a intenção do usuário.
• A fusão de classificação recíproca (RRF) melhora a relevância dos resultados.
• Integração de várias tecnologias de recuperação de informações.
• Arquitetura flexível com suporte para vários modelos incorporados e modelos de linguagem.

Benefícios desse método

1. Compreensão aprimorada de consultasRAG-Fusion: Ao gerar várias consultas, o RAG-Fusion captura as dimensões amplas da intenção do usuário.
2. Melhoria da precisão da pesquisaUso do RRF para melhorar a correlação de vários resultados de consultas.
3. Redução das alucinaçõesReduzir as chances de o modelo produzir uma resposta incorreta, fornecendo um contexto mais abrangente e preciso.
4. Aplicabilidade multidisciplinarO sistema pode ser aplicado a uma ampla gama de campos e tipos de consulta.
5. escalabilidadeArquitetura: A arquitetura foi projetada para oferecer suporte ao processamento eficiente de grandes coleções de documentos.

chegar a um veredicto

O RAG-Fusion representa um importante avanço tecnológico no campo da recuperação de informações e da geração de textos. Ao abordar as limitações dos sistemas RAG tradicionais, ele oferece uma solução de recuperação de informações mais robusta, precisa e flexível para uma ampla gama de cenários, desde sistemas de perguntas e respostas até tarefas de resumo de documentos.

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