Rozšíření dotazu (Query Expansion)

Rozšíření dotazu obohacuje uživatelské dotazy přidáním termínů nebo kontextu, čímž zlepšuje vyhledávání dokumentů pro přesné odpovědi. V systémech RAG zvyšuje záchytnost a relevanci, pomáhá chatbotům a AI poskytovat přesné odpovědi efektivním zpracováním vágních nebo synonymních dotazů.

Rozšíření dotazu označuje proces vylepšení původního dotazu uživatele přidáním dalších termínů nebo kontextu před odesláním do vyhledávacího mechanismu. Toto rozšíření pomáhá získat relevantnější dokumenty nebo informace, které jsou následně využity k vygenerování přesnější a kontextuálně vhodné odpovědi. Pokud jsou dokumenty vyhledávány pomocí alternativních dotazů a následně přerovnávány, proces RAG přináší mnohem přesnější výsledky dokumentů v kontextovém okně promptu.

Co je Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je architektura umělé inteligence, která kombinuje vyhledávací mechanismy s generativními modely za účelem produkce přesnějších a kontextuálně relevantních odpovědí. V RAG systémech vyhledávací komponenta získává relevantní dokumenty nebo datové bloky z znalostní báze na základě uživatelského dotazu. Poté generativní model (často velký jazykový model neboli LLM) využije získané informace ke generování srozumitelné a informativní odpovědi.

Role rozšíření dotazu v systémech RAG

Vylepšení výkonu vyhledávání

V systémech RAG kvalita generované odpovědi silně závisí na relevanci získaných dokumentů. Pokud vyhledávací komponenta nezíská nejpodstatnější informace, generativní model může vyprodukovat nepřesné nebo nerelevantní odpovědi. Rozšíření dotazu řeší tento problém tím, že vylepšuje počáteční dotaz a zvyšuje šanci na získání všech relevantních dokumentů.

Zvýšení záchytnosti

Rozšířením původního dotazu o související termíny, synonyma nebo parafráze rozšiřuje Query Expansion rozsah vyhledávání. Tím se zvyšuje záchytnost vyhledávacího systému, což znamená, že zachytí větší podíl relevantních dokumentů ze znalostní báze. Vyšší záchytnost vede k obsáhlejšímu kontextu pro generativní model a zlepšuje celkovou kvalitu výstupu RAG systému.

Jak se rozšíření dotazu používá v systémech RAG?

Kroky v procesu rozšíření dotazu

1. Přijetí dotazu uživatele: Proces začíná původním dotazem uživatele, který může být neúplný, vágní nebo používat specifickou terminologii, která se neshoduje s dokumenty ve znalostní bázi.
2. Generování rozšířených dotazů: Systém generuje další dotazy, které jsou sémanticky podobné původnímu. To lze provádět různými technikami, včetně využití velkých jazykových modelů (LLM).
3. Vyhledání dokumentů: Každý rozšířený dotaz je použit k vyhledání dokumentů ze znalostní báze. Výsledkem je větší a rozmanitější sada potenciálně relevantních dokumentů.
4. Agregace výsledků: Získané dokumenty jsou sloučeny, odstraní se duplicity a seřadí podle relevance.
5. Generování odpovědi: Generativní model použije agregované dokumenty k vytvoření finální odpovědi na uživatelský dotaz.

Techniky pro rozšíření dotazu

1. Využití velkých jazykových modelů (LLM)

LLM jako GPT-4 dokážou generovat sémanticky podobné dotazy nebo parafráze původního dotazu. Díky pochopení kontextu a nuancí jazyka mohou LLM vytvořit kvalitní rozšíření, která zachytí různé způsoby, jak lze stejnou otázku položit.

Příklad:

• Původní dotaz: „Dopady klimatických změn“
• Rozšířené dotazy generované LLM:
  • „Důsledky globálního oteplování“
  • „Následky environmentálních změn“
  • „Klimatická variabilita a její účinky“

2. Generování hypotetické odpovědi

U tohoto přístupu systém vygeneruje hypotetickou odpověď na uživatelský dotaz pomocí LLM. Hypotetická odpověď je pak přidána k původnímu dotazu a poskytuje více kontextu při vyhledávání.

Postup:

• Vygenerovat hypotetickou odpověď na dotaz.
• Sloučit původní dotaz a hypotetickou odpověď.
• Použít kombinovaný text jako dotaz pro vyhledávání.

Příklad:

• Původní dotaz: „Jaké faktory přispěly k nárůstu tržeb?“
• Vygenerovaná hypotetická odpověď:
  • „Tržby společnosti vzrostly díky úspěšným marketingovým kampaním, diverzifikaci produktů a expanzi na nové trhy.“
• Kombinovaný dotaz:
  • „Jaké faktory přispěly k nárůstu tržeb? Tržby společnosti vzrostly díky úspěšným marketingovým kampaním, diverzifikaci produktů a expanzi na nové trhy.“

3. Multi-dotazový přístup

Tato metoda zahrnuje generování více alternativních dotazů, které zachycují různá znění nebo aspekty původního dotazu. Každý dotaz je použit samostatně pro vyhledání dokumentů.

Postup:

• Vygenerovat více podobných dotazů pomocí LLM.
• Pro každý dotaz samostatně získat dokumenty.
• Sloučit a seřadit získané dokumenty.

Příklad:

• Původní dotaz: „Klíčové hnací síly růstu společnosti“
• Rozšířené dotazy:
  • „Hlavní faktory rozvoje podnikání“
  • „Co vedlo ke zvýšení výkonnosti firmy?“
  • „Významní přispěvatelé k růstu organizace“

Příklady a využití

Studie: Zlepšení RAG pro analýzu výročních zpráv

Scénář:
AI systém odpovídá na otázky na základě výroční zprávy firmy. Uživatel se ptá: „Byla ve vedení firmy významná fluktuace?“

Realizace:

1. Generování hypotetické odpovědi:
   • Systém vygeneruje hypotetickou odpověď: „Ve vedení firmy byla minimální fluktuace, což zajistilo stabilitu a kontinuitu strategických iniciativ.“
2. Rozšíření dotazu:
   • Hypotetická odpověď je spojena s původním dotazem do rozšířeného dotazu.
3. Vyhledávání:
   • Rozšířený dotaz je použit k vyhledání relevantních částí výroční zprávy týkajících se změn ve vedení.
4. Generování:
   • AI vygeneruje přesnou odpověď na základě získaných informací.

Přínos:
Díky rozšíření dotazu o hypotetickou odpověď systém získá relevantní informace, které by při použití pouze původního dotazu mohly uniknout.

Studie: Vylepšení vyhledávání v chatbotech zákaznické podpory

Scénář:
Chatbot zákaznické podpory pomáhá uživatelům s řešením problémů. Uživatel zadá: „Internet je pomalý.“

Realizace:

1. Rozšíření dotazu pomocí LLM:
   • Vygenerovat rozšířené dotazy:
     • „Problémy se sníženou rychlostí internetu“
     • „Pomalé připojení k internetu“
     • „Potíže s latencí internetu“
2. Vyhledávání:
   • Každý dotaz získá návody a články k řešení problémů se zpomaleným internetem.
3. Generování odpovědi:
   • Chatbot sestaví získané informace a provede uživatele možnými řešeními.

Přínos:
Chatbot pokrývá širší spektrum možných problémů a řešení, což zvyšuje šanci na rychlé vyřešení uživatelského dotazu.

Studie: Pomoc s akademickým výzkumem

Scénář:
Student využívá AI asistenta k vyhledání zdrojů na téma: „Dopady spánkové deprivace na kognitivní funkce.“

Realizace:

1. Generování více dotazů:
   • Vygenerovat podobné dotazy:
     • „Jak nedostatek spánku ovlivňuje myšlení?“
     • „Kognitivní poruchy způsobené nedostatkem spánku“
     • „Spánková deprivace a mentální výkon“
2. Vyhledávání:
   • Pro každý dotaz získat vědecké články a studie.
3. Agregace a řazení:
   • Kombinovat výsledky, upřednostnit nejrelevantnější a nejnovější studie.
4. Generování odpovědi:
   • AI poskytne shrnutí zjištění a doporučí klíčové články k prostudování.

Přínos:
Student získá komplexní informace pokrývající různé aspekty tématu a získá tak důkladnější podklady pro výzkum.

Výhody rozšíření dotazu v systémech RAG

• Zlepšená záchytnost: Systém získá více relevantních dokumentů, což poskytuje lepší kontext pro přesné odpovědi.
• Zvládání vágních dotazů: Obohacení krátkých nebo nejasných dotazů o kontext.
• Rozpoznání synonym: Zahrnutí dokumentů obsahujících synonyma nebo příbuzné termíny, které v původním dotazu nebyly.
• Lepší uživatelská zkušenost: Uživatelé obdrží přesnější a informativnější odpovědi bez nutnosti ručně dotazy zpřesňovat.

Výzvy a doporučení

Přehnané rozšíření

Příliš mnoho rozšířených dotazů může zahrnout nerelevantní dokumenty a snížit přesnost vyhledávání.

Řešení:

• Řízené generování: Omezit počet rozšířených dotazů.
• Filtrace relevance: Využít skórovací mechanismy k upřednostnění nejrelevantnějších rozšíření.

Nejednoznačnost a víceznačnost

Slova s více významy mohou vést k nevhodným rozšířením.

Řešení:

• Kontextově citlivé rozšíření: Používat LLM, které zohledňují kontext dotazu.
• Techniky disambiguace: Implementovat algoritmy rozlišující významy podle kontextu dotazu.

Výpočetní náročnost

Generování a zpracování více rozšířených dotazů je náročné na zdroje.

Řešení:

• Efektivní modely: Využívat optimalizované LLM a vyhledávací systémy.
• Caching: Ukládat často používané dotazy a rozšíření pro snížení výpočtů.

Integrace s vyhledávacími systémy

Zajištění efektivní spolupráce rozšířených dotazů s existujícími vyhledávacími algoritmy.

Řešení:

• Úprava skórování: Upravovat skórování vyhledávání pro zohlednění rozšířených dotazů.
• Hybridní přístupy: Kombinovat vyhledávání podle klíčových slov a sémantické vyhledávání.

Techniky pro efektivní rozšíření dotazu

Vážení termínů

Přiřazování vah jednotlivým termínům v rozšířených dotazech dle jejich důležitosti.

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Měří důležitost termínu v dokumentu vzhledem ke korpusu.
• BM25 skórování: Funkce pro odhad relevance dokumentů ve vyhledávačích.
• Vlastní váhy: Úprava vah na základě relevance rozšířených termínů.

Přerovnání získaných dokumentů

Po vyhledání opětovné seřazení dokumentů podle relevance.

• Cross-Encoders: Modely, které hodnotí relevanci dvojic dotaz-dokument.
• Re-rankovací modely (např. ColBERT, FlashRank): Speciální modely pro efektivní a přesné přerovnání.

Příklad:

Použití Cross-Encoderu po vyhledávání pro skórování a přerovnání dokumentů dle relevance k původnímu dotazu.

Využití zpětné vazby uživatelů

Zahrnutí uživatelských interakcí pro zlepšení rozšíření dotazů.

• Implicitní zpětná vazba: Analýza uživatelského chování, např. klikání a čas strávený u dokumentů.
• Explicitní zpětná vazba: Možnost uživatelům zpřesnit dotaz nebo vybrat preferované výsledky.

Propojení s AI, AI automatizací a chatboti

Rozšíření dotazu poháněné AI

Využití AI a LLM pro rozšíření dotazu využívá pokročilé porozumění jazyku pro lepší vyhledávání. Díky tomu mohou AI systémy včetně chatbotů a virtuálních asistentů poskytovat přesnější a kontextově vhodné odpovědi.

Automatizace ve vyhledávání informací

Automatizace procesu rozšíření dotazu ulevuje uživatelům od nutnosti formulovat přesné dotazy. AI automatizace zvládá složitost na pozadí a zvyšuje efektivitu vyhledávacích systémů.

Vylepšení interakcí s chatboty

Chatboti získávají díky rozšíření dotazu lepší porozumění uživatelským záměrům, zejména pokud uživatelé používají hovorový jazyk nebo neúplné fráze. To vede k uspokojivějším interakcím a efektivnějšímu řešení problémů.

Příklad:

Chatbot poskytující technickou podporu dokáže rozpoznat vágní dotaz uživatele typu „Aplikace mi nefunguje“ rozšířením na „aplikace padá“, „software nereaguje“ a „chybové hlášky aplikace“, což vede k rychlejšímu vyřešení.

Výzkum rozšíření dotazu pro RAG

1. Improving Retrieval for RAG based Question Answering in question answering, enhancing accuracy with real-time data. Discover more!") Models on Financial Documents
   Tento článek zkoumá efektivitu velkých jazykových modelů (LLM) obohacených o Retrieval-Augmented Generation (RAG), zejména v kontextu finančních dokumentů. Zjišťuje, že nepřesnosti v odpovědích LLM často pramení z nedostatečně relevantního získávání textových úryvků, nikoliv z omezení samotných LLM. Studie navrhuje vylepšení v RAG procesech, včetně pokročilých technik dělení textu a rozšíření dotazu, spolu s anotacemi metadat a přerovnávacími algoritmy. Tyto metodiky mají za cíl zpřesnit vyhledávání textu a zlepšit výkon LLM při generování přesných odpovědí. Čtěte více

2. Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Efficiency in RAG Systems
   Článek představuje modulární přístup ke zlepšení systémů RAG se zaměřením na modul Query Rewriter, který vytváří dotazy optimalizované pro vyhledávání znalostí. Řeší problémy s „informačními náhorními plošinami“ a nejednoznačností dotazů generováním více dotazů. Dále navrhuje Knowledge Filter a Memory Knowledge Reservoir pro správu nerelevantních znalostí a optimalizaci zdrojů vyhledávání. Tyto inovace mají zvýšit kvalitu a efektivitu odpovědí v RAG systémech, což bylo ověřeno experimenty na QA datasetech. Přístup ke kódu a dalším detailům.

3. MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries
   Tento výzkum zdůrazňuje výzvy současných systémů RAG při zpracování multi-hop dotazů, které vyžadují dedukci napříč více důkazy. Představuje nový dataset speciálně navržený pro benchmarking RAG systémů na multi-hop dotazech s cílem posunout hranice současných možností RAG. Článek rozebírá pokroky potřebné pro efektivní zvládnutí složitých struktur dotazů a širší využití LLM v praxi.