Инженерная академия ИИ: 2.13 RAG-Fusion: расширенный поиск расширенная генерация

представить (кого-л. на работу и т.д.)

RAG-Fusion - это передовая методология поиска информации и создания текстов, построенная на основе технологии Retrieval Augmented Generation (RAG). Данный проект реализует RAG-Fusion для предоставления более точных, контекстуально релевантных и полных ответов на запросы пользователей.

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

локомотив

традиционный RAG Несмотря на свою эффективность, системы часто сталкиваются с ограничениями, которые не позволяют полностью уловить намерения пользователя и получить наиболее релевантную информацию. RAG-Fusion решает эти проблемы следующими способами:

1. Создайте несколько запросов, чтобы уловить различные аспекты намерений пользователей.
2. Повысьте точность поиска, используя передовые методы упорядочивания.
3. Предоставьте языковой модели более подробный контекст, чтобы генерировать более релевантные ответы.

Методологические детали

Предварительная обработка документов и создание векторного хранилища

1. Разделение текста: Разделите документы на удобные куски.
2. Генерация вектора встраивания: Преобразуйте каждый чанк в векторное представление с помощью предварительно обученной модели встраивания.
3. индексирование: Храните встроенные векторы в базе данных векторов для эффективного поиска.

Рабочий процесс создания усовершенствованного поиска

1. Расширение запросов: Расширение исходного запроса пользователя на несколько связанных запросов с помощью языковой модели.
2. Встраивание нескольких запросов: Преобразование всех запросов (исходных и сгенерированных) в векторы встраивания.
3. векторный поиск: Используйте каждое вложение запроса для извлечения соответствующих блоков документов из векторной базы данных.
4. Взаимное ранжирование (Reciprocal Ranking Fusion, RRF): Объединение и упорядочивание результатов нескольких запросов с помощью алгоритма RRF.
5. контекстуализация: Исходный запрос, сформированный запрос и результат переупорядочивания вместе образуют контекст.
6. Генерация ответов: Генерирование окончательных ответов на основе богатого контекста и больших языковых моделей.

Ключевые особенности RAG-Fusion

• Генерация нескольких запросов для полного отражения намерений пользователя.
• Взаимное ранжирование (Reciprocal Ranking Fusion, RRF) улучшает релевантность результатов.
• Интеграция нескольких информационно-поисковых технологий.
• Гибкая архитектура с поддержкой различных встроенных моделей и языковых моделей.

Преимущества этого метода

1. Улучшенное понимание запросов: Создавая множество запросов, RAG-Fusion улавливает широкие аспекты намерений пользователей.
2. Повышенная точность поиска: Используйте RRF для улучшения корреляции результатов нескольких запросов.
3. Уменьшение галлюцинаций: Уменьшите вероятность того, что модель даст неверный ответ, предоставив более полный и точный контекст.
4. Многопрофильная применимость: Система может быть применена к широкому спектру областей и типов запросов.
5. масштабируемость: Архитектура разработана для эффективной обработки больших коллекций документов.

вынести вердикт

RAG-Fusion представляет собой важное технологическое достижение в области информационного поиска и создания текстов. Устраняя ограничения традиционных систем RAG, он обеспечивает более надежное, точное и гибкое решение для поиска информации в широком диапазоне сценариев, от систем вопросов и ответов до задач обобщения документов.