Reranking dei Documenti

Il reranking dei documenti riordina i documenti recuperati in base alla rilevanza rispetto alla query, affinando i risultati di ricerca. L’espansione della query migliora la ricerca aggiungendo termini correlati, aumentando il richiamo e affrontando l’ambiguità. Combinare queste tecniche nei sistemi RAG incrementa la precisione del recupero e la qualità delle risposte.

Il reranking dei documenti è il processo di riordinamento dei documenti recuperati in base alla loro rilevanza rispetto alla query dell’utente. Dopo una prima fase di recupero, il reranking affina i risultati valutando più precisamente la rilevanza di ciascun documento, garantendo la priorità a quelli più pertinenti.

Che cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un framework avanzato che combina le capacità dei Large Language Model (LLM) con i sistemi di recupero delle informazioni. In RAG, quando un utente invia una query, il sistema recupera documenti rilevanti da una vasta base di conoscenza e fornisce queste informazioni all’LLM per generare risposte informate e accurate nel contesto. Questo approccio migliora la precisione e la rilevanza dei contenuti generati dall’IA, ancorandoli ai dati reali.

Comprendere l’Espansione della Query

Cos’è l’Espansione della Query?

Definizione

L’espansione della query è una tecnica utilizzata nel recupero delle informazioni per migliorare l’efficacia delle ricerche. Consiste nell’arricchire la query originale con termini o frasi aggiuntive semanticamente correlate. L’obiettivo principale è colmare il divario tra l’intento dell’utente e il linguaggio usato nei documenti rilevanti, migliorando così il recupero delle informazioni pertinenti.

Come Funziona

Nella pratica, l’espansione della query può essere ottenuta tramite vari metodi:

• Espansione con Sinonimi: Includere sinonimi dei termini della query per coprire diverse espressioni dello stesso concetto.
• Termini Correlati: Aggiungere termini contestualmente correlati ma non necessariamente sinonimi diretti.
• Espansione Basata su LLM: Utilizzare Large Language Model per generare query espanse prevedendo parole o frasi rilevanti per la query originale.

Espandendo la query, il sistema di recupero può allargare il campo di ricerca, catturando documenti che potrebbero essere stati esclusi a causa di variazioni terminologiche o di formulazione.

Perché l’Espansione della Query è Importante nei Sistemi RAG?

Migliorare il Richiamo

Il richiamo si riferisce alla capacità del sistema di recuperare tutti i documenti rilevanti. L’espansione della query migliora il richiamo:

• Recuperando documenti che utilizzano termini diversi per descrivere lo stesso concetto.
• Raccogliendo documenti che trattano sottotemi o aspetti più ampi della query.

Affrontare l’Ambiguità della Query

Gli utenti spesso inviano query brevi o ambigue. L’espansione della query aiuta a:

• Chiarire l’intento dell’utente considerando interpretazioni multiple.
• Fornire una ricerca più completa includendo vari aspetti del tema.

Migliorare la Corrispondenza con i Documenti

Includendo termini aggiuntivi rilevanti, il sistema aumenta la probabilità di trovare corrispondenze tra la query e documenti che potrebbero utilizzare un lessico differente, migliorando l’efficacia complessiva del recupero.

Metodi di Espansione della Query

1. Pseudo-Relevance Feedback (PRF)

Cos’è il PRF?

Il Pseudo-Relevance Feedback è un metodo automatico di espansione della query in cui il sistema presume che i documenti di primo livello recuperati siano rilevanti. Da questi documenti estrae termini significativi per affinare la query originale.

Come Funziona il PRF

• Esecuzione della Query Iniziale: La query originale dell’utente viene eseguita e i documenti principali vengono recuperati.
• Estrazione dei Termini: Da questi documenti vengono identificati termini chiave in base a frequenza o importanza.
• Affinamento della Query: La query originale viene espansa con questi termini chiave.
• Secondo Recupero: La query espansa viene utilizzata per una nuova ricerca, idealmente recuperando documenti più pertinenti.

Vantaggi e Svantaggi

• Vantaggi: Migliora il richiamo senza richiedere l’intervento dell’utente.
• Svantaggi: Se i risultati iniziali contengono documenti non rilevanti, l’espansione può includere termini fuorvianti riducendo la precisione.

2. Espansione della Query Basata su LLM

Sfruttare i Large Language Model

Con l’avanzamento dell’IA, LLM come GPT-3 e GPT-4 possono generare espansioni della query sofisticate capendo il contesto e la semantica.

Come Funziona l’Espansione Basata su LLM

• Generazione di una Risposta Ipotetica: L’LLM genera una risposta ipotetica alla query originale.
• Espansione Contestuale: La risposta fornisce ulteriore contesto e termini correlati.
• Query Combinata: La query originale e l’output dell’LLM sono combinati per formare la query espansa.

Esempio

Query Originale:
“Quali sono stati i fattori più importanti che hanno contribuito all’aumento dei ricavi?”

Risposta Generata dall’LLM:
“Nell’anno fiscale, diversi fattori chiave hanno contribuito al significativo aumento dei ricavi dell’azienda, tra cui campagne di marketing di successo, diversificazione dei prodotti, iniziative per la soddisfazione dei clienti, strategie di pricing e investimenti in tecnologia.”

Query Espansa:
“Query Originale: Quali sono stati i fattori più importanti che hanno contribuito all’aumento dei ricavi?
Risposta Ipotetica: [Risposta Generata dall’LLM]”

Vantaggi

• Comprensione Profonda: Cattura relazioni e concetti sfumati.
• Personalizzazione: Adatta l’espansione al dominio o contesto specifico.

Sfide

• Risorse Computazionali: Può richiedere notevole potenza di calcolo.
• Sovra-espansione: Rischio di aggiungere termini irrilevanti o eccessivi.

Implementare l’Espansione della Query nei Sistemi RAG

Processo Passo-passo

1. Input della Query Utente: Il sistema riceve la query originale dell’utente.
2. Espansione Basata su LLM:
   • Il sistema chiede all’LLM di generare una risposta ipotetica o query correlate.
   • Esempio di Prompt:
     “Fornisci una risposta dettagliata o query correlate per: [Query Utente]”
3. Combinazione delle Query:
   • La query originale e il contenuto espanso vengono combinati.
   • Questo garantisce che la query espansa rimanga pertinente all’intento dell’utente.
4. Utilizzo nel Recupero:
   • La query espansa viene usata per recuperare documenti dalla knowledge base.
   • Si può usare ricerca per parole chiave, semantica o una combinazione.

Vantaggi nei Sistemi RAG

• Recupero Migliorato: Vengono recuperati più documenti rilevanti, fornendo un miglior contesto all’LLM.
• Esperienza Utente Migliorata: Gli utenti ricevono risposte più accurate e informative.

Comprendere il Reranking dei Documenti

Perché il Reranking è Necessario

• Limiti del Recupero Iniziale: I metodi di recupero iniziali possono basarsi su misure ampie di similarità, che potrebbero non cogliere la rilevanza più sottile.
• Superare il Rumore: L’espansione della query può introdurre documenti meno rilevanti; il reranking filtra questi ultimi.
• Ottimizzare il Contesto per gli LLM: Fornire i documenti più rilevanti migliora la qualità delle risposte generate dall’LLM.

Metodi per il Reranking dei Documenti

1. Modelli Cross-Encoder

Panoramica

I Cross-Encoder sono modelli di rete neurale che prendono in input una coppia (query e documento) e restituiscono un punteggio di rilevanza. A differenza dei bi-encoder, che codificano separatamente query e documento, i cross-encoder li processano congiuntamente, permettendo una maggiore interazione tra i due.

Come Funzionano i Cross-Encoder

• Accoppiamento degli Input: Ogni documento viene accoppiato con la query.
• Codifica Congiunta: Il modello codifica la coppia insieme, catturando le interazioni.
• Scoring: Restituisce un punteggio di rilevanza per ogni documento.
• Ordinamento: I documenti vengono ordinati in base a questi punteggi.

Vantaggi

• Alta Precisione: Fornisce valutazioni di rilevanza più accurate.
• Comprensione Contestuale: Cattura relazioni complesse tra query e documento.

Sfide

• Intensivo a Livello Computazionale: Richiede molta potenza di calcolo, soprattutto con grandi set di documenti.

2. ColBERT (Modelli a Interazione Tardiva)

Cos’è ColBERT?

ColBERT (Contextualized Late Interaction over BERT) è un modello di recupero progettato per bilanciare efficienza ed efficacia. Usa un meccanismo di interazione tardiva che consente un confronto dettagliato tra i token di query e documento senza costi computazionali elevati.

Come Funziona ColBERT

• Codifica a Livello di Token: Codifica separatamente i token della query e del documento tramite BERT.
• Interazione Tardiva: Durante la valutazione, confronta i token della query e del documento tramite misure di similarità.
• Efficienza: Permette la pre-computazione degli embedding dei documenti.

Vantaggi

• Valutazione Efficiente: Più veloce rispetto ai cross-encoder completi.
• Recupero Efficace: Mantiene una qualità elevata del recupero.

Casi d’Uso

• Indicato per il recupero su larga scala dove le risorse computazionali sono limitate.

3. FlashRank

Panoramica

FlashRank è una libreria leggera e veloce di reranking che sfrutta cross-encoder all’avanguardia. È progettata per integrarsi facilmente nei flussi esistenti e migliorare le prestazioni di reranking con un impatto minimo sulle risorse.

Caratteristiche

• Facilità d’Uso: API semplice per una rapida integrazione.
• Velocità: Ottimizzato per un reranking rapido.
• Precisione: Utilizza modelli efficaci per un reranking di alta qualità.

Esempio d’Uso

from flashrank import Ranker, RerankRequest

query = 'Quali sono stati i fattori più importanti che hanno contribuito all’aumento dei ricavi?'

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

Vantaggi

• Rende Semplice il Reranking: Astrae la complessità della gestione dei modelli.
• Ottimizza le Prestazioni: Bilancia efficacemente velocità e precisione.

Implementare il Reranking dei Documenti nei Sistemi RAG

Processo

1. Recupero Iniziale: Utilizza la query espansa per recuperare un set di documenti candidati.
2. Reranking: Applica un modello di reranking (ad esempio Cross-Encoder, ColBERT) per valutare la rilevanza di ciascun documento.
3. Selezione: Seleziona i documenti più rilevanti da utilizzare come contesto per l’LLM.

Considerazioni

• Risorse Computazionali: Il reranking può essere intensivo in termini di risorse; serve trovare un equilibrio tra prestazioni e costi.
• Scelta del Modello: Scegli modelli che soddisfino i requisiti di accuratezza ed efficienza dell’applicazione.
• Integrazione: Assicurati che il reranking si inserisca senza problemi nei flussi esistenti.

Combinare Espansione della Query e Reranking nei Sistemi RAG

Sinergia tra Espansione della Query e Reranking

Tecniche Complementari

• Espansione della Query amplia il campo di ricerca, recuperando più documenti.
• Reranking dei Documenti affina questi risultati, concentrandosi su quelli più rilevanti.

Vantaggi della Combinazione

• Richiamo e Precisione Migliorati: Insieme migliorano sia la quantità che la qualità dei documenti recuperati.
• Recupero Robusto: Affrontano i limiti di ciascun metodo se usato singolarmente.
• Output Migliore dell’LLM: Forniscono un contesto più ricco, portando a risposte più accurate e informative.

Come Lavorano Insieme

1. Input della Query Utente: Viene ricevuta la query originale.
2. Espansione della Query: La query viene espansa con metodi come l’espansione basata su LLM, per ottenere una ricerca più completa.
3. Recupero Iniziale: Si usa la query espansa per recuperare un ampio insieme di documenti.
4. Reranking dei Documenti: I modelli di reranking valutano e riordinano i documenti in base alla rilevanza rispetto alla query originale.
5. Fornitura del Contesto: I documenti più rilevanti vengono forniti all’LLM come contesto.
6. Generazione della Risposta: L’LLM genera una risposta informata dai documenti più pertinenti.

Passaggi Pratici di Implementazione

Esempio di Workflow

• Espansione della Query con LLM:

  def expand_query(query):
      prompt = f"Fornisci query correlate aggiuntive per: '{query}'"
      expanded_queries = llm.generate(prompt)
      expanded_query = ' '.join([query] + expanded_queries)
      return expanded_query
  

• Recupero Iniziale:

  documents = vector_db.retrieve_documents(expanded_query)
  

• Reranking dei Documenti:

  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)]
  

• Selezione dei Documenti Top:

  top_documents = ranked_docs[:top_k]
  

• Generazione della Risposta con l’LLM:

  context = '\n'.join([doc.text for doc in top_documents])
  prompt = f"Rispondi alla seguente domanda utilizzando il contesto fornito:\n\nDomanda: {query}\n\nContesto:\n{context}"
  response = llm.generate(prompt)
  

Monitoraggio e Ottimizzazione

• Metriche di Prestazione: Misura regolarmente l’efficacia del recupero usando metriche come precisione, richiamo e punteggi di rilevanza.
• Feedback Loop: Integra i feedback degli utenti per migliorare le strategie di espansione della query e reranking.
• Gestione delle Risorse: Ottimizza le risorse computazionali, ad esempio tramite caching dei risultati o limitando il numero di documenti da rerankare.

Casi d’Uso ed Esempi

Esempio 1: Migliorare i Chatbot IA per l’Assistenza Clienti

Scenario

Un’azienda utilizza un chatbot IA per gestire le richieste dei clienti su prodotti e servizi. I clienti pongono spesso domande in modi diversi, usando terminologie o espressioni differenti.

Sfide

• Linguaggio e terminologie variabili dei clienti.
• Necessità di risposte accurate e tempestive per mantenere la soddisfazione.

Implementazione

• Espansione della Query: Il chatbot espande le query dei clienti includendo sinonimi e termini correlati.
  Ad esempio, se un cliente chiede “Come posso aggiustare il mio dispositivo?”, la query viene espansa includendo termini come “riparare dispositivo”, “risolvere problemi apparecchio”, ecc.
• Reranking dei Documenti: Gli articoli di supporto e le FAQ recuperati vengono riordinati per dare priorità alle soluzioni più rilevanti. I cross-encoder valutano la rilevanza di ciascun documento rispetto al problema specifico del cliente.

Benefici

• Accuratezza e rilevanza delle risposte migliorate.
• Maggiore soddisfazione dei clienti e tempi di risoluzione ridotti.

Esempio 2: Ottimizzare Strumenti di Ricerca IA per la Ricerca Accademica

Scenario

I ricercatori utilizzano un assistente IA per trovare articoli accademici, dati e approfondimenti rilevanti per il loro lavoro.

Sfide

• Query complesse con terminologia specialistica.
• Grandi volumi di letteratura da analizzare.

Implementazione

• Espansione della Query: L’assistente usa LLM per espandere le query con concetti correlati e sinonimi.
  Una query come “applicazioni dell’entanglement quantistico” viene espansa includendo “usi dell’entanglement quantistico”, “entanglement nella computazione quantistica”, ecc.
• Reranking dei Documenti: Gli articoli accademici vengono riordinati in base alla rilevanza rispetto alla query affinata.