Kyselyn laajennus

Kyselyn laajennus parantaa käyttäjän kyselyitä lisäämällä termejä tai kontekstia, mikä tehostaa dokumenttien hakua ja tuottaa tarkempia vastauksia. RAG-järjestelmissä se kasvattaa recall-arvoa ja relevanssia, auttaen chatbotteja ja tekoälyä antamaan täsmällisiä vastauksia myös epämääräisiin tai synonyymejä sisältäviin kyselyihin.

Kyselyn laajennuksella tarkoitetaan prosessia, jossa käyttäjän alkuperäistä kyselyä täydennetään lisäämällä siihen lisää termejä tai kontekstia ennen sen lähettämistä hakumekanismille. Tämä täydentäminen auttaa löytämään osuvampia dokumentteja tai tietoja, joita hyödynnetään entistä tarkemman ja kontekstuaalisesti sopivan vastauksen muodostamisessa. Jos dokumentteja haetaan vaihtoehtoisilla kyselyillä ja sitten uudelleenarvioidaan, RAG-prosessi tuottaa huomattavasti tarkempia dokumenttituloksia promptin kontekstissa.

Mikä on Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) on tekoälyarkkitehtuuri, joka yhdistää hakumekanismeja generatiivisiin malleihin tuottaakseen tarkempia ja kontekstuaalisesti sopivampia vastauksia. RAG-järjestelmissä hakukomponentti noutaa osuvia dokumentteja tai tietopaloja tietokannasta käyttäjän kyselyn perusteella. Tämän jälkeen generatiivinen malli (usein suuri kielimalli eli LLM) hyödyntää haettua tietoa muodostaakseen yhtenäisen ja informatiivisen vastauksen.

Kyselyn laajennuksen rooli RAG-järjestelmissä

Hakutulosten parantaminen

RAG-järjestelmissä tuotetun vastauksen laatu riippuu vahvasti haettujen dokumenttien relevanssista. Jos hakukomponentti ei löydä olennaisinta tietoa, generatiivinen malli saattaa tuottaa heikkolaatuisia tai epäolennaisia vastauksia. Kyselyn laajennus ratkaisee tämän parantamalla alkuperäistä kyselyä ja lisäämällä mahdollisuuksia löytää kaikki relevantit dokumentit.

Recallin kasvattaminen

Laajentamalla alkuperäistä kyselyä aiheeseen liittyvillä termeillä, synonyymeillä tai parafraaseilla kyselyn laajennus laajentaa hakutilaa. Tämä lisää hakujärjestelmän recall-arvoa eli kasvattaa osuvien dokumenttien osuutta tietokannasta. Suurempi recall tuottaa kattavamman kontekstin generatiiviselle mallille, mikä parantaa koko RAG-järjestelmän tulosten laatua.

Miten kyselyn laajennusta käytetään RAG-järjestelmissä?

Kyselyn laajennusprosessi vaiheittain

1. Käyttäjän kysely vastaanotetaan: Prosessi alkaa käyttäjän alkuperäisestä kyselystä, joka voi olla epätäydellinen, epämääräinen tai käyttää terminologiaa, joka ei vastaa tietokannan sisältöä.
2. Laajennettujen kyselyiden generointi: Järjestelmä tuottaa lisäkyselyitä, jotka ovat semanttisesti lähellä alkuperäistä. Tämä voidaan tehdä useilla tekniikoilla, kuten hyödyntämällä suuria kielimalleja (LLM).
3. Dokumenttien haku: Jokaisella laajennetulla kyselyllä haetaan dokumentteja tietokannasta. Tämä tuottaa suuremman ja monipuolisemman joukon mahdollisesti relevantteja dokumentteja.
4. Tulosten yhdistäminen: Haetut dokumentit yhdistetään, duplikaatit poistetaan ja ne järjestetään relevanssin perusteella.
5. Vastauksen generointi: Generatiivinen malli käyttää yhdistettyjä dokumentteja muodostaakseen lopullisen vastauksen käyttäjän kyselyyn.

Kyselyn laajennuksen tekniikoita

1. Suurten kielimallien (LLM) käyttö

LLM:t kuten GPT-4 voivat tuottaa semanttisesti samankaltaisia kyselyitä tai parafraaseja alkuperäisestä kyselystä. Ymmärtämällä kielen kontekstia ja vivahteita LLM tuottaa laadukkaita laajennuksia, jotka huomioivat eri tavat kysyä sama asia.

Esimerkki:

• Alkuperäinen kysely: “Ilmastonmuutoksen vaikutukset”
• LLM:n tuottamat laajennetut kyselyt:
  • “Globaalin lämpenemisen vaikutus”
  • “Ympäristömuutosten seuraukset”
  • “Ilmaston vaihtelut ja niiden vaikutukset”

2. Hypoteettisen vastauksen generointi

Tässä lähestymistavassa järjestelmä tuottaa LLM:llä hypoteettisen vastauksen käyttäjän kyselyyn. Hypoteettinen vastaus lisätään alkuperäiseen kyselyyn, jotta hakuun saadaan enemmän kontekstia.

Prosessi:

• Generoi hypoteettinen vastaus kyselyyn.
• Yhdistä alkuperäinen kysely ja hypoteettinen vastaus.
• Käytä yhdistettyä tekstiä hakukyselynä.

Esimerkki:

• Alkuperäinen kysely: “Mitkä tekijät vaikuttivat liikevaihdon kasvuun?”
• Hypoteettinen vastaus:
  • “Yhtiön liikevaihto kasvoi onnistuneiden markkinointikampanjoiden, tuoteportfolion monipuolistamisen ja uusille markkinoille laajentumisen ansiosta.”
• Yhdistetty kysely:
  • “Mitkä tekijät vaikuttivat liikevaihdon kasvuun? Yhtiön liikevaihto kasvoi onnistuneiden markkinointikampanjoiden, tuoteportfolion monipuolistamisen ja uusille markkinoille laajentumisen ansiosta.”

3. Monikyselymenetelmä

Tämä menetelmä tuottaa useita vaihtoehtoisia kyselyitä, jotka kuvaavat alkuperäisen kyselyn eri muotoiluja tai näkökulmia. Jokaisella kyselyllä haetaan dokumentteja itsenäisesti.

Prosessi:

• Generoi useita samankaltaisia kyselyitä LLM:llä.
• Hae dokumentteja jokaisella kyselyllä erikseen.
• Yhdistä ja järjestä haetut dokumentit.

Esimerkki:

• Alkuperäinen kysely: “Yrityksen kasvun avaintekijät”
• Laajennetut kyselyt:
  • “Päätekijät liiketoiminnan laajentumisessa”
  • “Mikä johti yrityksen suorituskyvyn kasvuun?”
  • “Merkittävät tekijät organisaation kasvuun”

Esimerkkejä ja käyttötapauksia

Case: RAG-järjestelmän parantaminen tilinpäätösanalyysissä

Tilanne:
Tekoälyjärjestelmä vastaa kysymyksiin yrityksen vuosikertomuksen pohjalta. Käyttäjä kysyy: “Oliko johtoryhmässä suurta vaihtuvuutta?”

Toteutus:

1. Hypoteettisen vastauksen generointi:
   • Järjestelmä tuottaa hypoteettisen vastauksen: “Johtoryhmässä oli vain vähän vaihtuvuutta, mikä toi vakautta ja jatkuvuutta strategisille hankkeille.”
2. Kyselyn laajennus:
   • Hypoteettinen vastaus yhdistetään alkuperäiseen kyselyyn laajennetuksi kyselyksi.
3. Haku:
   • Laajennettua kyselyä käytetään haettaessa vuosikertomuksen osioita, joissa käsitellään johtoryhmän muutoksia.
4. Generointi:
   • Tekoäly muodostaa tarkan vastauksen haetun tiedon perusteella.

Hyöty:
Lisäkontekstin avulla järjestelmä löytää relevanttia tietoa, joka olisi voinut jäädä löytymättä pelkällä alkuperäisellä kyselyllä.

Case: Chatbotin haun parantaminen asiakastukessa

Tilanne:
Asiakastuki-chatbot auttaa käyttäjiä vianmäärityksessä. Käyttäjä kirjoittaa: “Netti on hidas.”

Toteutus:

1. Kyselyn laajennus LLM:llä:
   • Generoi laajennetut kyselyt:
     • “Internetin nopeus heikentynyt”
     • “Hidas laajakaistayhteys”
     • “Internetin viiveongelmat”
2. Haku:
   • Jokaisella kyselyllä haetaan ohjeartikkeleita ja vianmääritysohjeita liittyen hitaan internetin ongelmiin.
3. Vastausten generointi:
   • Chatbot kokoaa haetun tiedon ja opastaa käyttäjää ratkaisuvaihtoehdoissa.

Hyöty:
Chatbot tavoittaa laajemman joukon mahdollisia ongelmia ja ratkaisuja, parantaen mahdollisuutta ratkaista käyttäjän ongelma tehokkaasti.

Case: Tieteellinen avustaja tutkimuksessa

Tilanne:
Opiskelija käyttää tekoälyavustajaa etsiäkseen tietoa aiheesta: “Univajeen vaikutukset kognitiivisiin toimintoihin.”

Toteutus:

1. Monikyselygenerointi:
   • Generoi samankaltaiset kyselyt:
     • “Miten unen puute vaikuttaa ajattelukykyyn?”
     • “Kognitiiviset häiriöt unen menetyksen seurauksena”
     • “Univaje ja henkinen suorituskyky”
2. Haku:
   • Haetaan tutkimusartikkeleita jokaisella kyselyllä.
3. Yhdistäminen ja järjestäminen:
   • Tulokset yhdistetään ja priorisoidaan osuvimmat ja uusimmat tutkimukset.
4. Vastausten generointi:
   • Tekoäly tiivistää löydökset ja suosittelee keskeisiä tutkimuksia.

Hyöty:
Opiskelija saa kattavaa tietoa aiheesta eri näkökulmista, mikä tukee perusteellista tutkimusta.

Kyselyn laajennuksen hyödyt RAG-järjestelmissä

• Parantunut recall: Haettaessa enemmän osuvia dokumentteja järjestelmä tarjoaa paremman kontekstin tarkkojen vastausten tuottamiseen.
• Epämääräisten kyselyiden käsittely: Ratkaisee lyhyiden tai monitulkintaisten kyselyiden ongelmaa lisäämällä kontekstia.
• Synonyymien tunnistus: Löytää dokumentteja, jotka sisältävät synonyymejä tai aiheeseen liittyviä termejä, joita alkuperäisessä kyselyssä ei ollut.
• Parempi käyttökokemus: Käyttäjät saavat tarkempia ja informatiivisempia vastauksia ilman, että heidän tarvitsee itse hienosäätää kyselyitään.

Haasteet ja huomioitavaa

Liiallinen laajennus

Liian monen laajennetun kyselyn lisääminen voi tuoda mukaan epäolennaisia dokumentteja ja heikentää hakutulosten tarkkuutta.

Ratkaisut:

• Hallittu generointi: Rajoita laajennettujen kyselyiden määrää.
• Relevanssisuodatus: Käytä pisteytysmekanismeja priorisoimaan olennaisimmat laajennukset.

Monitulkintaisuus ja polysemia

Monimerkityksiset sanat voivat johtaa epäolennaisiin laajennuksiin.

Ratkaisut:

• Kontekstin huomioiva laajennus: Hyödynnä LLM:iä, jotka huomioivat kyselyn kontekstin.
• Disambiguointitekniikat: Toteuta algoritmeja, jotka erottavat eri merkitykset kyselyn kontekstin perusteella.

Laskennalliset resurssit

Useiden laajennettujen kyselyiden generointi ja käsittely voi vaatia paljon resursseja.

Ratkaisut:

• Tehokkaat mallit: Käytä optimoituja LLM:iä ja hakujärjestelmiä.
• Välimuistit: Välimuistita usein toistuvat kyselyt ja laajennukset laskennan vähentämiseksi.

Yhteensopivuus hakujärjestelmien kanssa

Varmista, että laajennetut kyselyt toimivat tehokkaasti olemassa olevien hakualgoritmien kanssa.

Ratkaisut:

• Pisteytyksen säätö: Muokkaa hakujen pisteytystä huomioimaan laajennetut kyselyt.
• Hybridimenetelmät: Yhdistä avainsanapohjainen ja semanttinen haku.

Tehokkaan kyselyn laajennuksen tekniikat

Termien painottaminen

Määritetään painoarvoja laajennettujen kyselyiden termeille niiden tärkeyden mukaan.

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Mittaa, kuinka tärkeä termi on dokumentissa suhteessa koko korpukseen.
• BM25-pisteytys: Hakukoneissa käytetty pisteytystoiminto, joka arvioi dokumenttien relevanssia.
• Räätälöidyt painot: Säädä painoja laajennettujen termien relevanssin perusteella.

Haettujen dokumenttien uudelleenarviointi

Haun jälkeen dokumentit järjestetään uudelleen relevanssin perusteella.

• Cross-Encoderit: Mallit, jotka arvioivat kyselyn ja dokumentin parin relevanssia.
• Uudelleenarviointimallit (esim. ColBERT, FlashRank): Erikoistuneet mallit tarjoavat tehokasta ja tarkkaa uudelleenarviointia.

Esimerkki:

Cross-Encoderin käyttö haun jälkeen dokumenttien pisteyttämiseen ja järjestämiseen alkuperäisen kyselyn relevanssin perusteella.

Käyttäjäpalautteen hyödyntäminen

Käyttäjäinteraktioiden hyödyntäminen kyselyn laajennuksen parantamiseksi.

• Implisiittinen palaute: Analysoi käyttäjän toimintaa, kuten klikkauksia ja dokumentteihin käytettyä aikaa.
• Eksplisiittinen palaute: Anna käyttäjille mahdollisuus hienosäätää kyselyitä tai valita halutut tulokset.

Yhteys tekoälyyn, automaatioon ja chatboteihin

Tekoälypohjainen kyselyn laajennus

Tekoälyn ja LLM:ien hyödyntäminen kyselyn laajennuksessa parantaa kielen ymmärrystä ja hakua. Näin tekoälyjärjestelmät, kuten chatbotit ja virtuaaliavustajat, voivat tarjota tarkempia ja kontekstuaalisesti sopivia vastauksia.

Tiedonhaun automaatio

Kyselyn laajennuksen automatisointi vähentää käyttäjän tarvetta muotoilla tarkkoja kyselyitä. Tekoäly hoitaa monimutkaisuuden taustalla, mikä parantaa tiedonhakujärjestelmien tehokkuutta.

Chatbottien vuorovaikutuksen tehostaminen

Chatbotit hyötyvät kyselyn laajennuksesta ymmärtämällä paremmin käyttäjien tarkoituksia, erityisesti silloin kun käyttäjä käyttää arkikieltä tai epätäydellisiä lauseita. Tämä johtaa sujuvampaan vuorovaikutukseen ja tehokkaampaan ongelmanratkaisuun.

Esimerkki:

Teknistä tukea antava chatbot tulkitsee käyttäjän epämääräisen kyselyn kuten “Sovellus ei toimi” laajentamalla sen muotoihin “sovellus kaatuu”, “ohjelmisto ei vastaa” ja “sovellusvirheilmoitukset”, mikä nopeuttaa ratkaisun löytämistä.

Tutkimuksia kyselyn laajennuksesta RAG-järjestelmissä

1. Improving Retrieval for RAG based Question Answering in question answering, enhancing accuracy with real-time data. Discover more!") Models on Financial Documents
   Tässä tutkimuksessa tarkastellaan Suurten kielimallien (LLM) tehostamista Retrieval-Augmented Generation (RAG) -menetelmällä erityisesti talousdokumenttien yhteydessä. Tulokset osoittavat, että LLM-mallien epätarkkuudet johtuvat usein heikosta tekstin hakuosuudesta, eivät itse LLM:stä. Tutkimuksessa esitetään parannuksia RAG-prosessiin, kuten kehittyneitä tekstin paloittelutekniikoita ja kyselyn laajennusta sekä metatietojen merkitsemistä ja uudelleenarviointialgoritmeja. Näillä pyritään tarkentamaan tekstin hakua ja parantamaan LLM-mallien vastaustarkkuutta. Lue lisää

2. Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Efficiency in RAG Systems
   Tutkimus esittelee modulaarisen lähestymistavan RAG-järjestelmien parantamiseksi, painottaen Query Rewriter -moduulia, joka luo hakuystävällisiä kyselyitä tiedon haun tehostamiseksi. Se ratkoo Information Plateaus- ja monitulkintaisuusongelmia tuottamalla useita kyselyitä. Lisäksi Knowledge Filter ja Memory Knowledge Reservoir ehdotetaan epäolennaisen tiedon hallintaan ja hakuvarojen optimointiin. Näillä parannuksilla pyritään lisäämään vastausten laatua ja tehokkuutta, ja tuloksia on validoitu QA-datalla. Pääset koodiin ja lisätietoihin.

3. MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries
   Tässä tutkimuksessa nostetaan esiin nykyisten RAG-järjestelmien haasteita monivaiheisissa kyselyissä, jotka vaativat päättelyä useiden tietolähteiden perusteella. Työssä esitellään uusi aineisto, jolla RAG-järjestelmiä mitataan monivaiheisilla kyselyillä, ja tuodaan esiin kehitystarpeita, jotta RAG-menetelmät toimisivat tehokkaasti monimutkaisten kysymysrakenteiden kanssa ja tukisivat LLM-mallien käyttöönottoa käytännön sovelluksissa.