Reordenamiento de Documentos

El reordenamiento de documentos reorganiza los documentos recuperados según la relevancia para la consulta, refinando los resultados de búsqueda. La expansión de consultas mejora la búsqueda añadiendo términos relacionados, incrementando la cobertura y abordando la ambigüedad. La combinación de estas técnicas en sistemas RAG aumenta la precisión en la recuperación y la calidad de las respuestas.

El reordenamiento de documentos es el proceso de reorganizar los documentos recuperados en función de su relevancia para la consulta del usuario. Tras un paso inicial de recuperación, el reordenamiento refina los resultados evaluando con mayor precisión la relevancia de cada documento, asegurando que se prioricen los documentos más pertinentes.

¿Qué es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)?

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un marco avanzado que combina las capacidades de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) con sistemas de recuperación de información. En RAG, cuando un usuario envía una consulta, el sistema recupera documentos relevantes de una vasta base de conocimientos y alimenta esta información al LLM para generar respuestas informadas y contextualmente precisas. Este enfoque mejora la precisión y relevancia de los contenidos generados por IA al fundamentarlos en datos reales.

Entendiendo la Expansión de Consultas

¿Qué es la Expansión de Consultas?

Definición

La expansión de consultas es una técnica utilizada en la recuperación de información para mejorar la efectividad de las búsquedas. Consiste en ampliar la consulta original con términos o frases adicionales que estén semánticamente relacionados. El objetivo principal es cerrar la brecha entre la intención del usuario y el lenguaje utilizado en los documentos relevantes, mejorando así la recuperación de información pertinente.

Cómo Funciona

En la práctica, la expansión de consultas puede lograrse mediante varios métodos:

• Expansión de Sinónimos: Incorporar sinónimos de los términos de la consulta para cubrir diferentes formas de expresar el mismo concepto.
• Términos Relacionados: Agregar términos que estén contextualmente relacionados, aunque no sean sinónimos directos.
• Expansión basada en LLM: Utilizar Grandes Modelos de Lenguaje para generar consultas ampliadas prediciendo palabras o frases relevantes para la consulta original.

Al expandir la consulta, el sistema de recuperación puede abarcar un espectro más amplio, capturando documentos que podrían haberse omitido debido a variaciones en la terminología o redacción.

¿Por qué es importante la Expansión de Consultas en Sistemas RAG?

Mejorando la Cobertura

La cobertura se refiere a la capacidad del sistema de recuperación para encontrar todos los documentos relevantes. La expansión de consultas mejora la cobertura al:

• Recuperar documentos que usan diferentes términos para describir el mismo concepto.
• Capturar documentos que abordan subtemas relacionados o aspectos más amplios de la consulta.

Abordando la Ambigüedad de la Consulta

Los usuarios a menudo envían consultas cortas o ambiguas. La expansión de consultas ayuda a:

• Aclarar la intención del usuario considerando múltiples interpretaciones.
• Proporcionar una búsqueda más completa al incluir diversos aspectos del tema.

Mejorando la Coincidencia de Documentos

Al incluir términos relevantes adicionales, el sistema aumenta la probabilidad de coincidir la consulta con documentos que pueden usar vocabulario diferente, mejorando así la efectividad global del proceso de recuperación.

Métodos de Expansión de Consultas

1. Retroalimentación de Pseudorrelevancia (PRF)

¿Qué es PRF?

La Retroalimentación de Pseudorrelevancia es un método automático de expansión de consultas donde el sistema asume que los documentos mejor clasificados tras una búsqueda inicial son relevantes. Extrae términos significativos de estos documentos para refinar la consulta original.

Cómo Funciona PRF

• Ejecución de la Consulta Inicial: Se ejecuta la consulta original del usuario y se recuperan los documentos principales.
• Extracción de Términos: Se identifican términos clave de estos documentos según su frecuencia o importancia.
• Refinamiento de la Consulta: La consulta original se amplía con estos términos clave.
• Segunda Recuperación: Se utiliza la consulta ampliada para realizar una nueva búsqueda, recuperando idealmente más documentos relevantes.

Ventajas y Desventajas

• Ventajas: Mejora la cobertura sin requerir intervención del usuario.
• Desventajas: Si los resultados iniciales contienen documentos irrelevantes, la expansión puede incluir términos engañosos y reducir la precisión.

2. Expansión de Consultas Basada en LLM

Aprovechando los Grandes Modelos de Lenguaje

Con los avances en IA, LLMs como GPT-3 y GPT-4 pueden generar expansiones sofisticadas de consultas comprendiendo el contexto y la semántica.

Cómo Funciona la Expansión con LLM

• Generación de Respuesta Hipotética: El LLM genera una respuesta hipotética para la consulta original.
• Expansión Contextual: La respuesta proporciona contexto y términos relacionados adicionales.
• Consulta Combinada: La consulta original y la salida del LLM se combinan para formar una consulta ampliada.

Ejemplo

Consulta Original:
“¿Cuáles fueron los factores más importantes que contribuyeron al aumento de los ingresos?”

Respuesta Generada por LLM:
“En el año fiscal, varios factores clave contribuyeron al significativo aumento de los ingresos de la empresa, incluyendo campañas de marketing exitosas, diversificación de productos, iniciativas de satisfacción del cliente, fijación estratégica de precios e inversiones en tecnología.”

Consulta Ampliada:
“Consulta Original: ¿Cuáles fueron los factores más importantes que contribuyeron al aumento de los ingresos?
Respuesta Hipotética: [Respuesta Generada por LLM]”

Ventajas

• Comprensión Profunda: Captura relaciones y conceptos matizados.
• Personalización: Adapta la expansión al dominio o contexto específico.

Desafíos

• Recursos Computacionales: Puede requerir un procesamiento considerable.
• Sobre-expansión: Riesgo de añadir términos irrelevantes o en exceso.

Implementación de la Expansión de Consultas en Sistemas RAG

Proceso Paso a Paso

1. Entrada de Consulta del Usuario: El sistema recibe la consulta original del usuario.
2. Expansión Basada en LLM:
   • El sistema solicita al LLM que genere una respuesta hipotética o consultas relacionadas.
   • Ejemplo de Prompt:
     “Proporciona una respuesta detallada o consultas relacionadas para: [Consulta del Usuario]”
3. Combinación de Consultas:
   • Se combinan la consulta original y el contenido ampliado.
   • Esto asegura que la consulta ampliada siga siendo relevante para la intención del usuario.
4. Uso en Recuperación:
   • Se utiliza la consulta ampliada para recuperar documentos de la base de conocimientos.
   • Puede hacerse mediante búsqueda por palabras clave, búsqueda semántica o una combinación.

Beneficios en Sistemas RAG

• Recuperación Mejorada: Se recuperan documentos más relevantes, proporcionando mejor contexto al LLM.
• Mejor Experiencia de Usuario: Los usuarios reciben respuestas más precisas e informativas.

Entendiendo el Reordenamiento de Documentos

Por Qué es Necesario el Reordenamiento

• Limitaciones de la Recuperación Inicial: Los métodos iniciales pueden basarse en medidas generales de similitud, que podrían no captar la relevancia matizada.
• Superando el Ruido: La expansión de consultas puede introducir documentos menos relevantes; el reordenamiento los filtra.
• Optimizando el Contexto para LLMs: Proporcionar los documentos más relevantes mejora la calidad de las respuestas generadas por el LLM.

Métodos para el Reordenamiento de Documentos

1. Modelos Cross-Encoder

Descripción General

Los cross-encoders son modelos de redes neuronales que toman un par de entradas (la consulta y un documento) y generan una puntuación de relevancia. A diferencia de los bi-encoders, que codifican consulta y documento por separado, los cross-encoders los procesan conjuntamente, permitiendo una interacción más rica entre ambos.

Cómo Funcionan los Cross-Encoders

• Emparejamiento de Entradas: Cada documento se empareja con la consulta.
• Codificación Conjunta: El modelo codifica el par juntos, capturando las interacciones.
• Puntuación: Produce una puntuación de relevancia para cada documento.
• Clasificación: Los documentos se ordenan según estas puntuaciones.

Ventajas

• Alta Precisión: Proporciona valoraciones más precisas de relevancia.
• Comprensión Contextual: Captura relaciones complejas entre consulta y documento.

Desafíos

• Computacionalmente Intensivos: Requiere considerable potencia de procesamiento, especialmente con grandes conjuntos de documentos.

2. ColBERT (Modelos de Interacción Tardía)

¿Qué es ColBERT?

ColBERT (Interacción Contextualizada Tardía sobre BERT) es un modelo de recuperación diseñado para equilibrar eficiencia y efectividad. Utiliza un mecanismo de interacción tardía que permite comparaciones detalladas entre los tokens de la consulta y el documento sin grandes costes computacionales.

Cómo Funciona ColBERT

• Codificación a Nivel de Token: Codifica por separado los tokens de la consulta y del documento usando BERT.
• Interacción Tardía: Durante la puntuación, compara los tokens de la consulta y del documento usando medidas de similitud.
• Eficiencia: Permite la precomputación de embeddings de documentos.

Ventajas

• Puntuación Eficiente: Más rápido que los cross-encoders completos.
• Recuperación Efectiva: Mantiene alta calidad de recuperación.

Casos de Uso

• Adecuado para recuperación a gran escala cuando los recursos computacionales son limitados.

3. FlashRank

Descripción General

FlashRank es una biblioteca de reordenamiento ligera y rápida que utiliza cross-encoders de última generación. Está diseñada para integrarse fácilmente en pipelines existentes y mejorar el rendimiento del reordenamiento con una sobrecarga mínima.

Características

• Facilidad de Uso: API sencilla para integración rápida.
• Velocidad: Optimizada para reordenamiento rápido.
• Precisión: Emplea modelos efectivos para reordenamiento de alta calidad.

Ejemplo de Uso

from flashrank import Ranker, RerankRequest

query = 'What were the most important factors that contributed to increases in revenue?'

ranker = Ranker(model_name="ms-marco-MiniLM-L-12-v2")
rerank_request = RerankRequest(query=query, passages=documents)
results = ranker.rerank(rerank_request)

Beneficios

• Simplifica el Reordenamiento: Abstrae la complejidad de manejar modelos.
• Optimiza el Rendimiento: Equilibra velocidad y precisión de manera efectiva.

Implementación del Reordenamiento de Documentos en Sistemas RAG

Proceso

1. Recuperación Inicial: Utilizar la consulta ampliada para recuperar un conjunto de documentos candidatos.
2. Reordenamiento: Aplicar un modelo de reordenamiento (por ejemplo, Cross-Encoder, ColBERT) para evaluar la relevancia de cada documento.
3. Selección: Seleccionar los documentos mejor clasificados para usarlos como contexto para el LLM.

Consideraciones

• Recursos Computacionales: El reordenamiento puede ser intensivo en recursos; es necesario equilibrar rendimiento y coste.
• Selección de Modelos: Elegir modelos que se adapten a los requisitos de precisión y eficiencia de la aplicación.
• Integración: Asegurarse de que el reordenamiento se integre perfectamente en el pipeline existente.

Combinando Expansión de Consultas y Reordenamiento de Documentos en RAG

Sinergia entre Expansión de Consultas y Reordenamiento

Técnicas Complementarias

• Expansión de Consultas amplía el alcance de la búsqueda, recuperando más documentos.
• Reordenamiento de Documentos refina estos resultados, enfocándose en los más relevantes.

Beneficios de la Combinación

• Mejora de Cobertura y Precisión: Juntas, mejoran tanto la cantidad como la calidad de los documentos recuperados.
• Recuperación Robusta: Aborda las limitaciones de cada método usado de forma aislada.
• Mejor Salida del LLM: Proporciona mejor contexto, generando respuestas más precisas e informativas.

Cómo Funcionan Juntos

1. Entrada de Consulta del Usuario: Se recibe la consulta original.
2. Expansión de Consulta: Se expande la consulta usando métodos como la expansión basada en LLM, obteniendo una búsqueda más completa.
3. Recuperación Inicial: Se utiliza la consulta ampliada para recuperar un conjunto amplio de documentos.
4. Reordenamiento de Documentos: Los modelos de reordenamiento evalúan y reordenan los documentos según su relevancia para la consulta original.
5. Provisión de Contexto: Los documentos mejor clasificados se proporcionan al LLM como contexto.
6. Generación de Respuesta: El LLM genera una respuesta fundamentada en los documentos más relevantes.

Pasos Prácticos de Implementación

Ejemplo de Flujo de Trabajo

• Expansión de Consulta con LLM:

  def expand_query(query):
      prompt = f"Provide additional related queries for: '{query}'"
      expanded_queries = llm.generate(prompt)
      expanded_query = ' '.join([query] + expanded_queries)
      return expanded_query
  

• Recuperación Inicial:

  documents = vector_db.retrieve_documents(expanded_query)
  

• Reordenamiento de Documentos:

  from sentence_transformers import CrossEncoder
  cross_encoder = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
  pairs = [[query, doc.text] for doc in documents]
  scores = cross_encoder.predict(pairs)
  ranked_docs = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, documents), reverse=True)]
  

• Selección de los Mejores Documentos:

  top_documents = ranked_docs[:top_k]
  

• Generación de Respuesta con LLM:

  context = '\n'.join([doc.text for doc in top_documents])
  prompt = f"Answer the following question using the context provided:\n\nQuestion: {query}\n\nContext:\n{context}"
  response = llm.generate(prompt)
  

Monitoreo y Optimización

• Métricas de Rendimiento: Medir regularmente la efectividad de la recuperación usando métricas como precisión, cobertura y puntuaciones de relevancia.
• Ciclos de Retroalimentación: Incorporar retroalimentación de usuarios para mejorar las estrategias de expansión y reordenamiento.
• Gestión de Recursos: Optimizar los recursos computacionales, por ejemplo, almacenando en caché resultados o limitando la cantidad de documentos reordenados.

Casos de Uso y Ejemplos

Ejemplo 1: Mejorando Chatbots de IA para Soporte al Cliente

Escenario

Una empresa utiliza un chatbot de IA para atender consultas de clientes sobre sus productos y servicios. Los clientes suelen hacer preguntas de diversas formas, usando diferentes terminologías o frases.

Desafíos

• Variabilidad en el lenguaje y la terminología del cliente.
• Necesidad de respuestas precisas y rápidas para mantener la satisfacción del cliente.

Implementación

• Expansión de Consultas: El chatbot amplía las consultas de los clientes para incluir sinónimos y términos relacionados.
  Por ejemplo, si un cliente pregunta, “¿Cómo puedo arreglar mi aparato?”, la consulta se amplía con términos como “reparar dispositivo”, “solucionar electrodoméstico”, etc.
• Reordenamiento de Documentos: Los artículos de ayuda y preguntas frecuentes recuperados se reordenan para priorizar las soluciones más relevantes. Los cross-encoders evalúan la relevancia de cada documento para el problema específico del cliente.

Beneficios

• Mayor precisión y relevancia de las respuestas.
• Mejor satisfacción del cliente y reducción de los tiempos de resolución.

Ejemplo 2: Optimizando Herramientas de Investigación Impulsadas por IA

Escenario

Investigadores utilizan un asistente de IA para encontrar artículos académicos, datos y conocimientos relevantes para su trabajo.

Desafíos

• Consultas complejas con terminología especializada.
• Grandes volúmenes de literatura académica que filtrar.

Implementación

• Expansión de Consultas: El asistente utiliza LLMs para ampliar las consultas con conceptos y sinónimos relacionados.
  Una consulta como “aplicaciones del entrelazamiento cuántico” se amplía para incluir “usos del entrelazamiento cuántico”, “entrelazamiento en computación cuántica”, etc.
• Reordenamiento de Documentos: Los artículos académicos se reordenan según su relevancia para la consulta refinada.