Dokumentbedømmelse

Forståelse af RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en avanceret ramme, der kombinerer styrkerne fra søgebaserede metoder og generative sprogmodeller. Søgekomponenten identificerer relevante passager fra et stort korpus, mens genereringskomponenten syntetiserer disse passager til sammenhængende og kontekstuelt passende svar.

Dokumentbedømmelsens rolle i RAG

Dokumentbedømmelse i RAG-rammen sikrer, at de dokumenter, der hentes til generering, er af høj kvalitet og relevans. Dette forbedrer den samlede ydeevne af RAG-systemet og resulterer i mere præcise og kontekstuelt passende output. Bedømmelsesprocessen involverer flere nøgleaspekter:

• Relevans: Sikrer at de hentede dokumenter er relevante for forespørgslen.
• Kvalitet: Evaluerer dokumenternes kvalitet med hensyn til fuldstændighed, nøjagtighed og pålidelighed.
• Kontekstuel pasform: Sikrer at dokumenterne passer godt ind i konteksten af forespørgslen og det genererede svar.

Hvordan udføres dokumentbedømmelse i RAG?

Dokumentbedømmelse i RAG involverer flere trin og teknikker for at sikre den højeste kvalitet og relevans af de hentede dokumenter. Nogle af de mest almindelige metoder inkluderer:

1. Søgeords-matchning: Grundlæggende teknik, hvor dokumenter bedømmes ud fra tilstedeværelsen og hyppigheden af forespørgsels-søgeord.
2. Semantisk lighed: Avancerede metoder, der bruger neurale netværk til at vurdere dokumenternes semantiske relevans i forhold til forespørgslen.
3. Rangeringsalgoritmer: Brug af algoritmer som Dense Passage Retrieval (DPR), Maximal Marginal Relevance (MMR) og Sentence Window Retrieval til at rangere dokumenter baseret på forskellige metrikker.
4. Omrangering: Teknikker som Hypothetical Document Embedding (HyDE) og LLM-omrangering til at omarrangere dokumenter ud fra deres potentiale til at bidrage til et sammenhængende og præcist svar.

Anvendelser af dokumentbedømmelse i RAG

Dokumentbedømmelse er essentiel i forskellige anvendelser af RAG, herunder:

• Opsummering: Generering af korte resuméer af længere dokumenter ved at hente og bedømme nøglepassager.
• Entitetsgenkendelse: Udtræk af navngivne entiteter ved at identificere og bedømme relevante passager, der indeholder entitetsomtaler.
• Relationsekstraktion: Identificering af relationer mellem entiteter ved at bedømme passager og generere beskrivelser baseret på den mest relevante information.
• Emnemodellering: Udførelse af emnemodellering ved at hente og bedømme passager relateret til specifikke temaer, hvilket sikrer en sammenhængende repræsentation af emnerne.