Инженерная академия ИИ: 2.17 Многодокументный агентурный RAG (Multi-Document Intelligent Retrieval Enhanced Generation)

вводная

Интеллектуальный подход к улучшению поиска на основе тела. Многодокументный агентурный интеллектуальный поиск. RAG, Поиск Augmented Generation) - это передовой метод поиска и генерации информации, который сочетает в себе преимущества таких технологий, как обработка нескольких документов, интеллектуальные системы корпусов и моделирование больших языков (LLM). Подход направлен на устранение ограничений традиционных систем Retrieval Augmented Generation (RAG) путем внедрения интеллектуальных корпусов, особенно для обработки сложных запросов по множеству документов.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/12_Agnetic_RAG

локомотив

Несмотря на то, что традиционные системы расширенного поиска (RAG) хорошо справляются с извлечением релевантной информации из одного документа, они обычно сталкиваются со следующими проблемами:

1. Обработка запросов по нескольким документам
2. Сравнивайте и сопоставляйте информацию из разных источников
3. Предоставление ответов на основе контекстуальной релевантности и учета взаимосвязей между документами
4. Эффективное извлечение информации из больших и разнообразных массивов данных

Многодокументный агентурный RAG (многодокументный интеллектуальный поиск с расширенным генерированием) Эти проблемы были решены путем внедрения специализированных интеллектов документов и интеллектов верхнего уровня, которые могут давать более полные и подробные ответы на запросы пользователей.

Детали метода

Предварительная обработка документов и построение векторных хранилищ

1. Импорт документов: Обработайте исходный документ и разделите его на более мелкие и удобные фрагменты.
2. Генерирование вектора встраивания (встраивание): Создайте векторы встраивания для каждого фрагмента текста.
3. векторное хранение: Хранение встроенных векторов в векторных базах данных для эффективного поиска.
4. Создание индекса: Создайте векторный индекс и сводный индекс для каждого документа.

Многодокументный агентурный RAG (MDA) рабочий процесс

1. Создание интеллектуального анализа документов: Создайте для каждого документа специальные интеллекты, которые будут иметь доступ к следующим инструментам:
   a. Векторная система запросов для семантического поиска в документах
   b. Механизм запроса резюме для создания кратких описаний документов
2. Настройка органа разведки высшего уровня: Создайте главный интеллект, который может получить доступ и координировать все интеллект-документы.
3. обработка запросов: Интеллектуалы верхнего уровня анализируют запрос пользователя и определяют, какие интеллекты документов будут вызваны.
4. Совместный поиск интеллекта::
   a. Активизируйте соответствующие интеллекты документов на основе запроса.
   b. Каждый интеллект выполняет задачи по поиску или обобщению информации по мере необходимости.
5. Краткая информация: Интеллекты высшего уровня собирают и интегрируют информацию, полученную от нескольких документальных интеллектов.
6. Генерировать ответы: Генерирование исчерпывающих ответов на основе синтезированной информации и запросов пользователей с помощью большой языковой модели (LLM).
7. Итеративная оптимизация: При необходимости система может выполнить несколько циклов поиска и генерации, чтобы оптимизировать окончательный ответ.

Ключевые особенности улучшенной генерации для интеллектуального поиска по нескольким документам

1. Специализированный анализ документовКаждый документ обладает индивидуальным интеллектом, что обеспечивает целенаправленный и эффективный процесс поиска.
2. иерархическая структура разумных тел: Контекстное рассуждение по нескольким документам через координацию интеллектов высшего уровня.
3. Гибкий запрос: Поддержка конкретных фактических запросов и тематически широких поисков по нескольким документам.
4. Динамический выбор инструмента: Интеллекты верхнего уровня автоматически выбирают наиболее подходящий инструмент (векторный поиск или составление резюме) на основе различных подзапросов.
5. Анализ междокументной информации: Поддержка сравнения и синтеза информации между несколькими документами.

Преимущества метода

1. Улучшение понимания контекста: Благодаря совместной работе нескольких интеллектов документов, система способна предоставлять более контекстуально релевантные ответы.
2. Развитие навыков сравнительного анализа: Возможность легко сравнивать информацию по нескольким документам или темам.
3. Высокая масштабируемостьЭффективная обработка больших и разнообразных массивов данных с помощью распределенных интеллектуальных тел.
4. Гибкость и адаптивность: Можно выполнять различные типы запросов, от конкретной проверки фактов до открытого исследования документов.
5. Уменьшение феномена иллюзий моделирования: Архитектура с несколькими интеллектуальными органами помогает повысить подлинность и точность LLM за счет проверки информации из нескольких источников.

вынести вердикт

Многодокументный агентурный RAG (многодокументный интеллектуальный поиск с расширенным генерированием) Это значительное достижение в области технологий генерации с расширенным поиском. Он обеспечивает более детальное, контекстуально релевантное и масштабируемое решение для поиска и генерации информации за счет сочетания подхода "умного тела" с традиционными методами RAG. Метод предоставляет новые возможности для создания более умных и отзывчивых систем искусственного интеллекта, особенно при обработке сложных информационных запросов из нескольких источников, что демонстрирует большой потенциал.