Forespørgselsudvidelse

Forespørgselsudvidelse forbedrer brugerforespørgsler ved at tilføje termer eller kontekst, hvilket optimerer dokumenthentning for præcise svar. I RAG-systemer øger det recall og relevans, hvilket hjælper chatbots og AI med at give præcise svar ved effektivt at håndtere vage eller synonym-forespørgsler.

Forespørgselsudvidelse refererer til processen med at forbedre en brugers oprindelige forespørgsel ved at tilføje yderligere termer eller kontekst, før den sendes til hentningsmekanismen. Denne udvidelse hjælper med at hente mere relevante dokumenter eller information, som derefter bruges til at generere et mere nøjagtigt og kontekstuelt passende svar. Hvis dokumenter søges med alternative forespørgsler og derefter omrangeres, opnår RAG-processen langt mere præcise dokumentresultater i promptens kontekstvindue.

Hvad er Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en AI-arkitektur, der kombinerer hentningsmekanismer med generative modeller for at levere mere nøjagtige og kontekstuelt relevante svar. I RAG-systemer henter en hentningskomponent relevante dokumenter eller datastykker fra en vidensbase baseret på en brugerforespørgsel. Derefter bruger en generativ model (ofte en stor sprogmodel eller LLM) disse hentede informationer til at generere et sammenhængende og informativt svar.

Forespørgselsudvidelsens rolle i RAG-systemer

Forbedring af hentningspræstation

I RAG-systemer afhænger kvaliteten af det genererede svar i høj grad af relevansen af de hentede dokumenter. Hvis hentningskomponenten ikke finder de mest relevante informationer, kan den generative model give suboptimale eller irrelevante svar. Forespørgselsudvidelse adresserer denne udfordring ved at forbedre den oprindelige forespørgsel og øger sandsynligheden for at hente alle relevante dokumenter.

Øget recall

Ved at udvide den oprindelige forespørgsel med relaterede termer, synonymer eller omformuleringer udvider Forespørgselsudvidelse søgeområdet. Dette øger recall for hentningssystemet, hvilket betyder, at det indhenter en højere andel af relevante dokumenter fra vidensbasen. Højere recall giver mere omfattende kontekst for den generative model og forbedrer den samlede kvalitet af RAG-systemets output.

Hvordan bruges Forespørgselsudvidelse i RAG-systemer?

Trin i Forespørgselsudvidelsesprocessen

1. Modtag brugerforespørgsel: Processen starter med brugerens oprindelige forespørgsel, som kan være ufuldstændig, vag eller bruge specifik terminologi, der ikke matcher dokumenterne i vidensbasen.
2. Generer udvidede forespørgsler: Systemet genererer yderligere forespørgsler, der er semantisk ens med den oprindelige. Dette kan gøres med forskellige teknikker, herunder brug af store sprogmodeller (LLMs).
3. Hent dokumenter: Hver udvidet forespørgsel bruges til at hente dokumenter fra vidensbasen. Dette resulterer i et større og mere varieret sæt af potentielt relevante dokumenter.
4. Aggregér resultater: De hentede dokumenter aggregeres, dubletter fjernes, og de rangeres efter relevans.
5. Generér svar: Den generative model bruger de aggregerede dokumenter til at producere et endeligt svar på brugerens forespørgsel.

Teknikker til Forespørgselsudvidelse

1. Brug af store sprogmodeller (LLMs)

LLMs som GPT-4 kan generere semantisk ensartede forespørgsler eller omformuleringer af den oprindelige forespørgsel. Ved at forstå konteksten og nuancer i sproget kan LLMs producere udvidelser af høj kvalitet, der fanger forskellige måder at stille det samme spørgsmål på.

Eksempel:

• Oprindelig forespørgsel: “Effekter af klimaforandringer”
• Udvidede forespørgsler genereret af LLM:
  • “Indvirkning af global opvarmning”
  • “Konsekvenser af miljømæssige ændringer”
  • “Klimavariabilitet og dens effekter”

2. Hypotetisk svargenerering

I denne tilgang genererer systemet et hypotetisk svar på brugerens forespørgsel med en LLM. Det hypotetiske svar tilføjes derefter til den oprindelige forespørgsel for at give mere kontekst under hentningen.

Proces:

• Generér et hypotetisk svar på forespørgslen.
• Kombinér den oprindelige forespørgsel og det hypotetiske svar.
• Brug den kombinerede tekst som forespørgsel ved hentning.

Eksempel:

• Oprindelig forespørgsel: “Hvilke faktorer bidrog til omsætningsstigningen?”
• Hypotetisk svar genereret:
  • “Virksomhedens omsætning steg på grund af succesfulde markedsføringskampagner, produktdiversificering og ekspansion til nye markeder.”
• Kombineret forespørgsel:
  • “Hvilke faktorer bidrog til omsætningsstigningen? Virksomhedens omsætning steg på grund af succesfulde markedsføringskampagner, produktdiversificering og ekspansion til nye markeder.”

3. Multi-forespørgselsmetode

Denne metode indebærer at generere flere alternative forespørgsler, der dækker forskellige formuleringer eller aspekter af den oprindelige forespørgsel. Hver forespørgsel bruges uafhængigt til at hente dokumenter.

Proces:

• Generér flere lignende forespørgsler med en LLM.
• Hent dokumenter for hver forespørgsel separat.
• Kombinér og ranger de hentede dokumenter.

Eksempel:

• Oprindelig forespørgsel: “Væsentlige drivkræfter for virksomhedsvækst”
• Udvidede forespørgsler:
  • “Hovedfaktorer for forretningsudvidelse”
  • “Hvad førte til øget virksomhedspræstation?”
  • “Væsentlige bidragydere til organisatorisk vækst”

Eksempler og anvendelsestilfælde

Case: Forbedring af RAG til analyse af årsrapporter

Scenario:
Et AI-system er designet til at besvare spørgsmål baseret på en virksomheds årsrapport. En bruger spørger: “Var der betydelig udskiftning i ledergruppen?”

Implementering:

1. Hypotetisk svargenerering:
   • Systemet genererer et hypotetisk svar: “Der var minimal udskiftning i ledergruppen, hvilket gav stabilitet og kontinuitet for strategiske initiativer.”
2. Forespørgselsudvidelse:
   • Det hypotetiske svar kombineres med den oprindelige forespørgsel for at danne en udvidet forespørgsel.
3. Hentning:
   • Den udvidede forespørgsel bruges til at hente mere relevante afsnit i årsrapporten, der omtaler ændringer i ledergruppen.
4. Generering:
   • AI’en genererer et præcist svar baseret på de hentede informationer.

Fordel:
Ved at give mere kontekst gennem det hypotetiske svar hentes der relevante informationer, som ellers kunne være overset med kun den oprindelige forespørgsel.

Case: Forbedring af søgning i kundeservice-chatbots

Scenario:
En kundeservice-chatbot hjælper brugere med fejlfinding. En bruger skriver: “Mit internet er langsomt.”

Implementering:

1. Forespørgselsudvidelse med LLM:
   • Generér udvidede forespørgsler:
     • “Oplever nedsat internethastighed”
     • “Langsom bredbåndsforbindelse”
     • “Internet-latensproblemer”
2. Hentning:
   • Hver forespørgsel henter hjælpeartikler og fejlfindingstrin relateret til langsom internetforbindelse.
3. Svargenerering:
   • Chatbotten samler de hentede informationer og guider brugeren gennem mulige løsninger.

Fordel:
Chatbotten dækker et bredere spektrum af mulige problemer og løsninger, hvilket øger chancen for at løse brugerens problem effektivt.

Case: Akademisk forskningsassistance

Scenario:
En studerende bruger en AI-assistent til at finde ressourcer om emnet: “Effekter af søvnmangel på kognitive funktioner.”

Implementering:

1. Multi-forespørgselsgenerering:
   • Generér lignende forespørgsler:
     • “Hvordan påvirker manglende søvn tænkeevne?”
     • “Kognitive forringelser ved søvntab”
     • “Søvnmangel og mental præstation”
2. Hentning:
   • Hent forskningsartikler og papers for hver forespørgsel.
3. Aggregering og rangering:
   • Kombinér resultaterne og prioriter de mest relevante og nyeste studier.
4. Svargenerering:
   • AI’en giver et resumé af fundene og foreslår nøgleartikler til gennemgang.

Fordel:
Den studerende får omfattende information, der dækker forskellige aspekter af emnet, hvilket hjælper til en mere grundig forskning.

Fordele ved Forespørgselsudvidelse i RAG-systemer

• Forbedret recall: Ved at hente flere relevante dokumenter får systemet bedre kontekst til at generere nøjagtige svar.
• Håndtering af vage forespørgsler: Løser problemet med korte eller tvetydige forespørgsler ved at tilføje kontekst.
• Synonymgenkendelse: Indfanger dokumenter, der indeholder synonymer eller relaterede termer, som ikke er i den oprindelige forespørgsel.
• Forbedret brugeroplevelse: Brugerne får mere nøjagtige og informative svar uden selv at skulle finjustere deres forespørgsler.

Udfordringer og overvejelser

Over-udvidelse

Hvis der tilføjes for mange udvidede forespørgsler, kan der hentes irrelevante dokumenter, hvilket mindsker præcisionen.

Afhjælpning:

• Kontrolleret generering: Begræns antallet af udvidede forespørgsler.
• Relevansfiltrering: Brug scoringsmekanismer til at prioritere de mest relevante udvidelser.

Tvetydighed og polysemi

Ord med flere betydninger kan føre til irrelevante udvidelser.

Afhjælpning:

• Kontekstbevidst udvidelse: Brug LLMs, der tager højde for forespørgslens kontekst.
• Disambigueringsteknikker: Implementér algoritmer, der skelner mellem forskellige betydninger baseret på kontekst.

Computerressourcer

Generering og behandling af flere udvidede forespørgsler kan være ressourcekrævende.

Afhjælpning:

• Effektive modeller: Brug optimerede LLMs og hentningssystemer.
• Caching-mekanismer: Cache ofte brugte forespørgsler og udvidelser for at reducere beregning.

Integration med hentningssystemer

Sikre, at de udvidede forespørgsler fungerer effektivt sammen med eksisterende hentningsalgoritmer.

Afhjælpning:

• Scorejusteringer: Tilpas hentningsscoring for at tage højde for udvidede forespørgsler.
• Hybride tilgange: Kombinér søgeordbaseret og semantisk hentning.

Teknikker til effektiv Forespørgselsudvidelse

Termvægtning

Tildeling af vægte til termer i de udvidede forespørgsler for at afspejle deres betydning.

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Måler, hvor vigtig en term er i et dokument i forhold til et korpus.
• BM25-scoring: En rangeringsfunktion, der bruges af søgemaskiner til at estimere dokumenters relevans.
• Brugerdefinerede vægte: Justér vægte baseret på de udvidede termers relevans.

Omrangering af hentede dokumenter

Efter hentning omrangeres dokumenterne for at prioritere relevans.

• Cross-Encoders: Brug modeller, der vurderer relevansen af forespørgsel-dokument-par.
• Omrangeringsmodeller (f.eks. ColBERT, FlashRank): Specialiserede modeller til effektiv og præcis omrangering.

Eksempel:

Brug en Cross-Encoder efter hentning til at score og omrangere dokumenter ud fra deres relevans i forhold til den oprindelige forespørgsel.

Udnyttelse af brugerfeedback

Inddragelse af brugerinteraktioner for at forbedre forespørgselsudvidelse.

• Implicit feedback: Analysér brugeradfærd, f.eks. klik og tid brugt på dokumenter.
• Eksplicit feedback: Giv brugere mulighed for at justere forespørgsler eller vælge foretrukne resultater.

Sammenhæng med AI, AI-automatisering og chatbots

AI-drevet Forespørgselsudvidelse

Brug af AI og LLMs til forespørgselsudvidelse udnytter avanceret sprogforståelse til at forbedre hentning. Dette gør det muligt for AI-systemer, herunder chatbots og virtuelle assistenter, at levere mere nøjagtige og kontekstuelt relevante svar.

Automatisering i informationssøgning

Automatisering af forespørgselsudvidelsen reducerer brugerens behov for at formulere præcise forespørgsler. AI-automatisering håndterer kompleksiteten i baggrunden og forbedrer effektiviteten af informationssøgningen.

Forbedring af chatbot-interaktioner

Chatbots drager fordel af forespørgselsudvidelse ved bedre at forstå brugerhensigter, især når brugere anvender dagligdags sprog eller ufuldstændige sætninger. Det giver mere tilfredsstillende interaktioner og effektiv problemløsning.

Eksempel:

En chatbot, der hjælper med teknisk support, kan tolke en brugers vage forespørgsel som “Min app virker ikke” ved at udvide den til at inkludere “applikationen crasher”, “softwaren svarer ikke” og “app-fejlmeddelelser”, hvilket fører til hurtigere løsning.

Forskning om Forespørgselsudvidelse til RAG

1. Forbedring af hentning til RAG-baseret spørgsmål-svar på finansielle dokumenter
   Denne artikel undersøger effektiviteten af store sprogmodeller (LLMs) forbedret med Retrieval-Augmented Generation (RAG), især i finansielle dokumentkontekster. Den identificerer, at unøjagtigheder i LLM-output ofte skyldes suboptimal tekstchunk-hentning snarere end selve LLM’erne. Studiet foreslår forbedringer i RAG-processer, herunder avancerede chunking-teknikker og forespørgselsudvidelse, sammen med metadata-annoteringer og omrangeringsalgoritmer. Disse metoder har til formål at forfine teksthentning og dermed forbedre LLM’ers præstation i generering af nøjagtige svar. Læs mere

2. Forbedring af hentning og håndtering: Et fire-modul-samarbejde for bedre kvalitet og effektivitet i RAG-systemer
   Artiklen introducerer en modulær tilgang til at forbedre RAG-systemer med fokus på Query Rewriter-modulet, der skaber søgevenlige forespørgsler for at forbedre videnshentning. Den adresserer problemer med informationsplateauer og tvetydighed i forespørgsler ved at generere flere forespørgsler. Derudover foreslås Knowledge Filter og Memory Knowledge Reservoir for at håndtere irrelevant viden og optimere hentningsressourcer. Disse fremskridt har til formål at øge svarenes kvalitet og effektivitet i RAG-systemer, hvilket er valideret gennem eksperimenter på tværs af QA-datasæt. Få adgang til koden og flere detaljer.

3. MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries
   Denne forskning fremhæver udfordringer i eksisterende RAG-systemer, når det gælder multi-hop forespørgsler, som kræver ræsonnement på tværs af flere informationsstykker. Den introducerer et nyt datasæt designet til at benchmarke RAG-systemer på multi-hop forespørgsler med henblik på at udvide grænserne for nuværende RAG-kapaciteter. Artiklen diskuterer nødvendige fremskridt for, at RAG-metoder effektivt kan håndtere komplekse forespørgselsstrukturer og forbedre LLM-adoption til praktiske anvendelser.