Espansione delle Query

L’espansione delle query migliora le richieste degli utenti aggiungendo termini o contesto, ottimizzando il recupero dei documenti per risposte accurate. Nei sistemi RAG, aumenta il recall e la rilevanza, aiutando chatbot e AI a fornire risposte precise gestendo efficacemente query vaghe o con sinonimi.

L’espansione delle query si riferisce al processo di arricchimento della query originale di un utente aggiungendo termini o contesto prima di inviarla al meccanismo di recupero. Questo arricchimento aiuta a recuperare documenti o informazioni più pertinenti, che vengono poi utilizzati per generare una risposta più accurata e contestualmente appropriata. Se i documenti vengono ricercati con query alternative e successivamente riordinati, il processo RAG ottiene risultati documentali molto più precisi nella finestra di contesto del prompt.

Cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un’architettura AI che combina meccanismi di recupero con modelli generativi per produrre risposte più accurate e contestualmente rilevanti. Nei sistemi RAG, un componente di recupero estrae documenti o porzioni di dati pertinenti da una base di conoscenza in base a una query utente. Successivamente, un modello generativo (spesso un LLM) utilizza queste informazioni recuperate per generare una risposta coerente e informativa.

Il Ruolo dell’Espansione delle Query nei Sistemi RAG

Migliorare le Prestazioni del Recupero

Nei sistemi RAG, la qualità della risposta generata dipende fortemente dalla rilevanza dei documenti recuperati. Se il componente di recupero non estrae le informazioni più pertinenti, il modello generativo può produrre risposte subottimali o irrilevanti. L’espansione delle query affronta questa sfida migliorando la query iniziale, aumentando le possibilità di recuperare tutti i documenti rilevanti.

Aumentare il Recall

Espandendo la query originale con termini correlati, sinonimi o parafrasi, l’espansione delle query amplia lo spazio di ricerca. Questo aumenta il recall del sistema di recupero, cioè cattura una proporzione maggiore di documenti rilevanti dalla base di conoscenza. Un recall più elevato porta a un contesto più completo per il modello generativo, migliorando la qualità complessiva dell’output del sistema RAG.

Come Viene Utilizzata l’Espansione delle Query nei Sistemi RAG?

Fasi del Processo di Espansione delle Query

1. Ricezione della Query Utente: Il processo inizia con la query originale dell’utente, che può essere incompleta, vaga o contenere una terminologia specifica che non corrisponde ai documenti nella base di conoscenza.
2. Generazione di Query Espanse: Il sistema genera query aggiuntive semanticamente simili all’originale. Questo può essere fatto con varie tecniche, tra cui l’uso di LLM.
3. Recupero dei Documenti: Ogni query espansa viene utilizzata per recuperare documenti dalla base di conoscenza. Questo porta a un insieme più ampio e diversificato di documenti potenzialmente rilevanti.
4. Aggregazione dei Risultati: I documenti recuperati vengono aggregati, eliminando i duplicati e ordinandoli in base alla rilevanza.
5. Generazione della Risposta: Il modello generativo utilizza i documenti aggregati per produrre una risposta finale alla query dell’utente.

Tecniche per l’Espansione delle Query

1. Utilizzo di LLM (Large Language Models)

LLM come GPT-4 possono generare query semanticamente simili o parafrasi della query originale. Comprendendo il contesto e le sfumature del linguaggio, gli LLM possono produrre espansioni di alta qualità che catturano diversi modi in cui la stessa domanda potrebbe essere posta.

Esempio:

• Query originale: “Effetti del cambiamento climatico”
• Query espanse generate dall’LLM:
  • “Impatto del riscaldamento globale”
  • “Conseguenze dei cambiamenti ambientali”
  • “Variabilità climatica e i suoi effetti”

2. Generazione di Risposte Ipotetiche

In questo approccio, il sistema genera una risposta ipotetica alla query dell’utente utilizzando un LLM. La risposta ipotetica viene poi aggiunta alla query originale per fornire più contesto durante il recupero.

Processo:

• Generare una risposta ipotetica alla query.
• Combinare la query originale e la risposta ipotetica.
• Usare il testo combinato come query per il recupero.

Esempio:

• Query originale: “Quali fattori hanno contribuito all’aumento dei ricavi?”
• Risposta ipotetica generata:
  • “I ricavi dell’azienda sono aumentati grazie a campagne di marketing di successo, diversificazione dei prodotti ed espansione in nuovi mercati.”
• Query combinata:
  • “Quali fattori hanno contribuito all’aumento dei ricavi? I ricavi dell’azienda sono aumentati grazie a campagne di marketing di successo, diversificazione dei prodotti ed espansione in nuovi mercati.”

3. Approccio Multi-Query

Questo metodo consiste nel generare più query alternative che catturano diverse formulazioni o aspetti della query originale. Ogni query viene utilizzata indipendentemente per recuperare documenti.

Processo:

• Generare più query simili tramite un LLM.
• Recuperare documenti per ciascuna query separatamente.
• Combinare e ordinare i documenti recuperati.

Esempio:

• Query originale: “Principali fattori di crescita aziendale”
• Query espanse:
  • “Fattori principali per l’espansione aziendale”
  • “Cosa ha portato all’aumento delle performance aziendali?”
  • “Contributi significativi alla crescita organizzativa”

Esempi e Casi d’Uso

Caso Studio: Miglioramento del RAG per l’Analisi dei Bilanci Annuali

Scenario:
Un sistema AI è progettato per rispondere a domande basate sul bilancio annuale di un’azienda. Un utente chiede: “Ci sono stati cambiamenti significativi nel team dirigente?”

Implementazione:

1. Generazione di Risposta Ipotetica:
   • Il sistema genera una risposta ipotetica: “C’è stato un ricambio minimo nel team dirigente, garantendo stabilità e continuità alle iniziative strategiche.”
2. Espansione della Query:
   • La risposta ipotetica viene combinata con la query originale per formare una query espansa.
3. Recupero:
   • La query espansa viene utilizzata per recuperare sezioni più pertinenti del bilancio che discutono i cambiamenti nel team dirigente.
4. Generazione:
   • L’AI genera una risposta precisa basata sulle informazioni recuperate.

Vantaggio:
Fornendo più contesto tramite la risposta ipotetica, il sistema recupera informazioni che potrebbero essere sfuggite usando solo la query originale.

Caso Studio: Migliorare la Ricerca nei Chatbot di Assistenza Clienti

Scenario:
Un chatbot di assistenza clienti aiuta gli utenti nella risoluzione dei problemi. Un utente scrive: “La mia connessione internet è lenta.”

Implementazione:

1. Espansione della Query tramite LLM:
   • Generare query espanse:
     • “Rallentamento della velocità internet”
     • “Connessione broadband lenta”
     • “Problemi di latenza internet”
2. Recupero:
   • Ogni query recupera articoli di aiuto e passaggi di troubleshooting relativi alla lentezza della connessione.
3. Generazione della Risposta:
   • Il chatbot compila le informazioni recuperate e guida l’utente nelle possibili soluzioni.

Vantaggio:
Il chatbot copre un’ampia gamma di possibili problemi e soluzioni, aumentando le probabilità di risolvere il problema dell’utente in modo efficiente.

Caso Studio: Assistenza alla Ricerca Accademica

Scenario:
Uno studente utilizza un assistente AI per trovare risorse su un argomento: “Effetti della deprivazione del sonno sulla funzione cognitiva.”

Implementazione:

1. Generazione Multi-Query:
   • Generare query simili:
     • “Come influisce la mancanza di sonno sulle capacità cognitive?”
     • “Compromissioni cognitive dovute alla perdita di sonno”
     • “Deprivazione del sonno e prestazioni mentali”
2. Recupero:
   • Recuperare articoli e ricerche per ciascuna query.
3. Aggregazione e Ordinamento:
   • Combinare i risultati, dando priorità agli studi più rilevanti e recenti.
4. Generazione della Risposta:
   • L’AI fornisce un sommario dei risultati e suggerisce articoli chiave da consultare.

Vantaggio:
Lo studente riceve informazioni complete che coprono vari aspetti dell’argomento, facilitando una ricerca più approfondita.

Vantaggi dell’Espansione delle Query nei Sistemi RAG

• Miglioramento del Recall: Recuperando più documenti rilevanti, il sistema fornisce un contesto migliore per generare risposte accurate.
• Gestione delle Query Vaghe: Risolve il problema delle query brevi o ambigue aggiungendo contesto.
• Riconoscimento dei Sinonimi: Recupera documenti con sinonimi o termini correlati non presenti nella query originale.
• Esperienza Utente Migliorata: Gli utenti ricevono risposte più accurate e informative senza dover affinare manualmente le query.

Sfide e Considerazioni

Over-Expansion

Aggiungere troppe query espanse può introdurre documenti irrilevanti, riducendo la precisione del recupero.

Mitigazione:

• Generazione Controllata: Limitare il numero di query espanse.
• Filtraggio per Rilevanza: Utilizzare meccanismi di scoring per dare priorità alle espansioni più rilevanti.

Ambiguità e Polisemia

Parole con più significati possono portare a espansioni irrilevanti.

Mitigazione:

• Espansione Contestuale: Usare LLM che considerano il contesto della query.
• Tecniche di Disambiguazione: Implementare algoritmi che distinguono tra diversi significati in base al contesto della query.

Risorse Computazionali

Generare e processare più query espanse può essere dispendioso in termini di risorse.

Mitigazione:

• Modelli Efficienti: Utilizzare LLM e sistemi di recupero ottimizzati.
• Meccanismi di Caching: Memorizzare le query e le espansioni più frequenti per ridurre il calcolo.

Integrazione con i Sistemi di Recupero

Assicurarsi che le query espanse funzionino efficacemente con gli algoritmi di recupero esistenti.

Mitigazione:

• Regolazione dello Scoring: Modificare il punteggio di recupero per tener conto delle query espanse.
• Approcci Ibridi: Combinare metodi di recupero basati su keyword e semantici.

Tecniche per una Efficace Espansione delle Query

Ponderazione dei Termini

Assegnare pesi ai termini nelle query espanse per rifletterne l’importanza.

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Misura l’importanza di un termine in un documento rispetto a un corpus.
• BM25 Scoring: Funzione di ranking usata dai motori di ricerca per stimare la rilevanza dei documenti.
• Pesi Personalizzati: Regolare i pesi in base alla rilevanza dei termini espansi.

Riordinamento dei Documenti Recuperati

Dopo il recupero, riordinare i documenti per dare priorità alla rilevanza.

• Cross-Encoder: Utilizzare modelli che valutano la rilevanza della coppia query-documento.
• Modelli di Riordinamento (es. ColBERT, FlashRank): Modelli specializzati che offrono riordinamento efficiente e accurato.

Esempio:

Utilizzo di un Cross-Encoder dopo il recupero per valutare e riordinare i documenti in base alla loro rilevanza rispetto alla query originale.

Sfruttare il Feedback degli Utenti

Incorporare le interazioni degli utenti per migliorare l’espansione delle query.

• Feedback Implicito: Analizzare il comportamento degli utenti, come click e tempo trascorso sui documenti.
• Feedback Esplicito: Permettere agli utenti di affinare le query o selezionare i risultati preferiti.

Connessione con AI, Automazione AI e Chatbot

Espansione delle Query Guidata dall’AI

Usare AI e LLM per l’espansione delle query sfrutta la comprensione avanzata del linguaggio per migliorare il recupero. Questo consente ai sistemi AI, compresi chatbot e assistenti virtuali, di offrire risposte più accurate e contestualmente appropriate.

Automazione nel Recupero delle Informazioni

Automatizzare il processo di espansione delle query riduce il carico per gli utenti nel formulare query precise. L’automazione AI gestisce la complessità in background, migliorando l’efficienza dei sistemi di recupero.

Migliorare le Interazioni nei Chatbot

I chatbot beneficiano dall’espansione delle query comprendendo meglio le intenzioni degli utenti, soprattutto quando usano un linguaggio colloquiale o frasi incomplete. Questo porta a interazioni più soddisfacenti e soluzioni più efficaci.

Esempio:

Un chatbot di assistenza tecnica può interpretare una query vaga come “La mia app non funziona” espandendola con “crash dell’applicazione”, “software non risponde” e “messaggi di errore dell’app”, portando a una risoluzione più rapida.

Ricerche sull’Espansione delle Query per RAG

1. Improving Retrieval for RAG based Question Answering in question answering, enhancing accuracy with real-time data. Discover more!") Models on Financial Documents
   Questo studio esamina l’efficacia dei LLM migliorati tramite RAG, in particolare nel contesto dei documenti finanziari. Identifica che le imprecisioni negli output degli LLM spesso derivano da un recupero subottimale dei testi piuttosto che dai modelli stessi. La ricerca propone miglioramenti nei processi RAG, tra cui tecniche avanzate di chunking ed espansione delle query, insieme ad annotazioni di metadati e algoritmi di riordinamento. Queste metodologie mirano a perfezionare il recupero dei testi, migliorando così le prestazioni degli LLM nella generazione di risposte accurate. Leggi di più

2. Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Efficiency in RAG Systems
   Il paper introduce un approccio modulare per migliorare i sistemi RAG, concentrandosi sul modulo Query Rewriter, che crea query ottimizzate per il recupero della conoscenza. Affronta i problemi di Information Plateaus e Ambiguità nelle query generando più query. Inoltre, vengono proposti il Knowledge Filter e il Memory Knowledge Reservoir per gestire la conoscenza irrilevante e ottimizzare le risorse di recupero. Questi avanzamenti mirano a migliorare la qualità e l’efficienza delle risposte nei sistemi RAG, validati da esperimenti su dataset di QA. Accedi al codice e ai dettagli.

3. MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries
   Questa ricerca evidenzia le sfide nei sistemi RAG nel gestire query multi-hop, che richiedono ragionamento su più evidenze. Introduce un nuovo dataset appositamente progettato per valutare i sistemi RAG su query multi-hop, puntando a superare i limiti delle capacità attuali. Il lavoro discute gli avanzamenti necessari affinché i metodi RAG gestiscano efficacemente strutture di query complesse e migliorino l’adozione degli LLM per applicazioni pratiche.