Forespørselsekspansjon

Forespørselsekspansjon forbedrer brukerforespørsler ved å legge til termer eller kontekst, noe som gir bedre dokumentgjenfinning for nøyaktige svar. I RAG-systemer øker det tilbakekall og relevans, og hjelper chatboter og AI med å gi presise svar ved effektiv håndtering av vage eller synonymbaserte forespørsler.

Forespørselsekspansjon refererer til prosessen med å forbedre en brukers opprinnelige forespørsel ved å legge til ekstra termer eller kontekst før den sendes til gjenfinningsmekanismen. Denne utvidelsen hjelper til med å hente mer relevante dokumenter eller informasjonsbiter, som deretter brukes til å generere et mer nøyaktig og kontekstuelt passende svar. Hvis dokumenter søkes opp med alternative forespørsler og så rangeres på nytt, gir RAG-prosessen langt mer presise dokumentresultater i kontekstvinduet til prompten.

Hva er Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en AI-arkitektur som kombinerer gjenfinningsmekanismer med generative modeller for å produsere mer nøyaktige og kontekstuelt relevante svar. I RAG-systemer henter en gjenfinningskomponent relevante dokumenter eller datastykker fra en kunnskapsbase basert på en brukerforespørsel. Deretter bruker en generativ modell (ofte en stor språkmodell eller LLM) denne informasjonen til å generere et sammenhengende og informativt svar.

Rollen til forespørselsekspansjon i RAG-systemer

Forbedring av gjenfinningsytelse

I RAG-systemer avhenger kvaliteten på det genererte svaret i stor grad av relevansen til de hentede dokumentene. Hvis gjenfinningskomponenten ikke klarer å hente den mest relevante informasjonen, kan den generative modellen produsere suboptimale eller irrelevante svar. Forespørselsekspansjon adresserer denne utfordringen ved å forbedre den opprinnelige forespørselen og øke sjansen for å hente alle relevante dokumenter.

Økt tilbakekall

Ved å utvide den opprinnelige forespørselen med relaterte termer, synonymer eller omformuleringer, utvider forespørselsekspansjon søkeområdet. Dette øker tilbakekallingen til gjenfinningssystemet, noe som betyr at det fanger opp en større andel relevante dokumenter fra kunnskapsbasen. Høyere tilbakekall gir et mer omfattende kontekstuelt grunnlag for den generative modellen, noe som forbedrer den totale kvaliteten på RAG-systemets svar.

Hvordan brukes forespørselsekspansjon i RAG-systemer?

Steg i forespørselsekspansjonsprosessen

1. Motta brukerforespørsel: Prosessen starter med brukerens opprinnelige forespørsel, som kan være ufullstendig, vag eller bruke spesifikk terminologi som ikke samsvarer med dokumentene i kunnskapsbasen.
2. Generere utvidede forespørsler: Systemet genererer ekstra forespørsler som er semantisk like den opprinnelige. Dette kan gjøres med ulike teknikker, inkludert bruk av store språkmodeller (LLM).
3. Hente dokumenter: Hver utvidede forespørsel brukes til å hente dokumenter fra kunnskapsbasen. Dette gir et større og mer variert utvalg av potensielt relevante dokumenter.
4. Aggregere resultater: De hentede dokumentene samles, duplikater fjernes og de rangeres etter relevans.
5. Generere svar: Den generative modellen bruker de aggregerte dokumentene for å lage et endelig svar til brukerens forespørsel.

Teknikker for forespørselsekspansjon

1. Bruk av store språkmodeller (LLM)

LLM-er som GPT-4 kan generere semantisk like forespørsler eller omformuleringer av den opprinnelige forespørselen. Ved å forstå kontekst og nyanser i språket, kan LLM-er produsere høykvalitets ekspansjoner som fanger opp ulike måter det samme spørsmålet kan stilles på.

Eksempel:

• Opprinnelig forespørsel: “Effekter av klimaendringer”
• Utvidede forespørsler generert av LLM:
  • “Påvirkning av global oppvarming”
  • “Konsekvenser av miljøendringer”
  • “Klimavariabilitet og dens effekter”

2. Hypotetisk svar-generering

I denne tilnærmingen genererer systemet et hypotetisk svar på brukerens forespørsel ved hjelp av en LLM. Det hypotetiske svaret legges deretter til den opprinnelige forespørselen for å gi mer kontekst under gjenfinningen.

Prosess:

• Generere et hypotetisk svar på forespørselen.
• Kombinere den opprinnelige forespørselen og det hypotetiske svaret.
• Bruke den kombinerte teksten som forespørsel for gjenfinning.

Eksempel:

• Opprinnelig forespørsel: “Hvilke faktorer bidro til økt omsetning?”
• Hypotetisk svar generert:
  • “Selskapets omsetning økte på grunn av vellykkede markedsføringskampanjer, produktdiversifisering og ekspansjon til nye markeder.”
• Kombinert forespørsel:
  • “Hvilke faktorer bidro til økt omsetning? Selskapets omsetning økte på grunn av vellykkede markedsføringskampanjer, produktdiversifisering og ekspansjon til nye markeder.”

3. Multi-forespørselsmetode

Denne metoden innebærer å generere flere alternative forespørsler som fanger opp ulike formuleringer eller aspekter av den opprinnelige forespørselen. Hver forespørsel brukes uavhengig til å hente dokumenter.

Prosess:

• Generere flere lignende forespørsler ved hjelp av en LLM.
• Hente dokumenter for hver forespørsel separat.
• Kombinere og rangere de hentede dokumentene.

Eksempel:

• Opprinnelig forespørsel: “Viktige drivere for selskapsvekst”
• Utvidede forespørsler:
  • “Hovedfaktorer for forretningsutvidelse”
  • “Hva førte til økning i selskapets prestasjoner?”
  • “Betydelige bidragsytere til organisatorisk vekst”

Eksempler og bruksområder

Case: Forbedring av RAG for analyse av årsrapporter

Scenario:
Et AI-system er designet for å svare på spørsmål basert på en bedrifts årsrapport. En bruker spør: “Var det betydelig utskiftning i ledergruppen?”

Implementering:

1. Hypotetisk svar-generering:
   • Systemet genererer et hypotetisk svar: “Det var minimal utskiftning i ledergruppen, noe som sikret stabilitet og kontinuitet for strategiske initiativer.”
2. Forespørselsekspansjon:
   • Det hypotetiske svaret kombineres med den opprinnelige forespørselen for å danne en utvidet forespørsel.
3. Gjenfinning:
   • Den utvidede forespørselen brukes til å hente mer relevante deler av årsrapporten som omtaler endringer i ledergruppen.
4. Generering:
   • AI-en genererer et presist svar basert på den hentede informasjonen.

Fordel:
Ved å gi mer kontekst gjennom det hypotetiske svaret, henter systemet relevant informasjon som ellers kunne blitt oversett med kun den opprinnelige forespørselen.

Case: Forbedret søk i kundeservice-chatboter

Scenario:
En kundeservice-chatbot hjelper brukere med feilsøking. En bruker skriver: “Internettet mitt er tregt.”

Implementering:

1. Forespørselsekspansjon med LLM:
   • Generere utvidede forespørsler:
     • “Opplever redusert internett-hastighet”
     • “Treg bredbåndstilkobling”
     • “Internett-latensproblemer”
2. Gjenfinning:
   • Hver forespørsel henter hjelpeartikler og feilsøkingstrinn relatert til tregt internett.
3. Svar-generering:
   • Chatboten setter sammen den hentede informasjonen og veileder brukeren gjennom mulige løsninger.

Fordel:
Chatboten fanger opp et bredere spekter av mulige problemer og løsninger, og øker sannsynligheten for å løse brukerens problem effektivt.

Case: Akademisk forskningsassistanse

Scenario:
En student bruker en AI-assistent for å finne ressurser om emnet: “Effekter av søvnmangel på kognitiv funksjon.”

Implementering:

1. Multi-forespørselsgenerering:
   • Generere lignende forespørsler:
     • “Hvordan påvirker mangel på søvn tanke-evnen?”
     • “Kognitive svekkelser på grunn av søvntap”
     • “Søvnmangel og mental ytelse”
2. Gjenfinning:
   • Hente forskningsartikler og publikasjoner for hver forespørsel.
3. Aggregering og rangering:
   • Kombinere resultatene og prioritere de mest relevante og nyeste studiene.
4. Svar-generering:
   • AI-en gir et sammendrag av funnene og foreslår nøkkelartikler for videre lesing.

Fordel:
Studenten får omfattende informasjon som dekker ulike sider av emnet og får hjelp til grundigere forskning.

Fordeler med forespørselsekspansjon i RAG-systemer

• Forbedret tilbakekall: Ved å hente flere relevante dokumenter får systemet bedre kontekst for å lage nøyaktige svar.
• Håndtering av vage forespørsler: Adresserer problemet med korte eller tvetydige forespørsler ved å tilføye kontekst.
• Gjenkjenning av synonymer: Fanger opp dokumenter som inneholder synonymer eller relaterte termer som ikke finnes i den opprinnelige forespørselen.
• Forbedret brukeropplevelse: Brukere får mer nøyaktige og informative svar uten å måtte justere forespørslene sine manuelt.

Utfordringer og hensyn

Over-ekspansjon

For mange utvidede forespørsler kan føre til irrelevante dokumenter, noe som reduserer presisjonen på gjenfinningen.

Tiltak:

• Kontrollert generering: Begrens antall utvidede forespørsler.
• Relevansfiltrering: Bruk poengmekanismer for å prioritere de mest relevante ekspansjonene.

Tvetydighet og polysemi

Ord med flere betydninger kan føre til irrelevante ekspansjoner.

Tiltak:

• Kontekstbevisst ekspansjon: Bruk LLM-er som tar hensyn til forespørselens kontekst.
• Disambigueringsteknikker: Implementer algoritmer for å skille mellom ulike betydninger basert på kontekst.

Datakraft

Generering og behandling av flere utvidede forespørsler kan være ressurskrevende.

Tiltak:

• Effektive modeller: Bruk optimaliserte LLM-er og gjenfinningssystemer.
• Caching-mekanismer: Hurtiglager vanlige forespørsler og ekspansjoner for å redusere beregning.

Integrasjon med gjenfinningssystemer

Sikre at de utvidede forespørslene fungerer effektivt med eksisterende gjenfinningsalgoritmer.

Tiltak:

• Justering av poengberegning: Tilpass gjenfinningspoeng for utvidede forespørsler.
• Hybridmetoder: Kombiner nøkkelordbasert og semantisk gjenfinning.

Teknikker for effektiv forespørselsekspansjon

Termvektlegging

Tildeling av vekter til termer i de utvidede forespørslene for å reflektere deres betydning.

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Måler hvor viktig et begrep er i et dokument relativt til en korpus.
• BM25-poeng: En rangeringsfunksjon brukt av søkemotorer for å anslå dokumentrelevans.
• Egendefinerte vekter: Juster vekter basert på relevansen til de utvidede termene.

Om-rangering av hentede dokumenter

Etter gjenfinning, om-ranger dokumentene for å prioritere relevans.

• Cross-Encoders: Bruk modeller som vurderer relevansen av forespørsel-dokument-par.
• Om-rangeringsmodeller (f.eks. ColBERT, FlashRank): Spesialiserte modeller som gir effektiv og nøyaktig om-rangering.

Eksempel:

Bruke en Cross-Encoder etter gjenfinning for å poengsette og om-rangere dokumenter ut fra deres relevans til den opprinnelige forespørselen.

Utnyttelse av brukerfeedback

Inkluder brukerinteraksjoner for å forbedre forespørselsekspansjonen.

• Implisitt tilbakemelding: Analyser brukeradferd, som klikk og tid brukt på dokumenter.
• Eksplisitt tilbakemelding: Tillat brukere å forbedre forespørsler eller velge foretrukne resultater.

Sammenheng med AI, AI-automatisering og chatboter

AI-drevet forespørselsekspansjon

Bruk av AI og LLM-er for forespørselsekspansjon utnytter avansert språkforståelse for å forbedre gjenfinning. Dette gjør det mulig for AI-systemer, inkludert chatboter og virtuelle assistenter, å levere mer nøyaktige og kontekstuelle svar.

Automatisering i informasjonsgjenfinning

Automatisering av forespørselsekspansjonsprosessen reduserer behovet for at brukeren må formulere presise forespørsler. AI-automatisering håndterer kompleksiteten i bakgrunnen og øker effektiviteten til informasjonsgjenfinningssystemer.

Forbedring av chatbot-interaksjoner

Chatboter drar nytte av forespørselsekspansjon ved å bedre forstå brukerintensjoner, særlig når brukere bruker dagligtale eller ufullstendige fraser. Dette gir mer tilfredsstillende interaksjoner og effektiv problemløsning.

Eksempel:

En chatbot som bistår med teknisk støtte kan tolke en vag forespørsel som “Appen min virker ikke” ved å utvide til “applikasjonen krasjer”, “programvaren svarer ikke” og “feilmeldinger i appen”, noe som gir raskere løsning.

Forskning på forespørselsekspansjon for RAG

1. Improving Retrieval for RAG based Question Answering in question answering, enhancing accuracy with real-time data. Discover more!") Models on Financial Documents
   Denne artikkelen undersøker effektiviteten til store språkmodeller (LLM) forbedret med Retrieval-Augmented Generation (RAG), spesielt i finansdokumenter. Den identifiserer at unøyaktigheter i LLM-svar ofte skyldes suboptimal tekstgjenfinning snarere enn selve LLM-en. Studien foreslår forbedringer i RAG-prosesser, inkludert avanserte chunking-teknikker og forespørselsekspansjon, sammen med metadata-annotasjoner og om-rangeringsalgoritmer. Disse metodene har som mål å forbedre tekstgjenfinning og dermed LLM-ytelsen i å generere nøyaktige svar. Les mer

2. Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Efficiency in RAG Systems
   Artikkelen introduserer en modulær tilnærming for å forbedre RAG-systemer, med fokus på Query Rewriter-modulen, som lager søkevennlige forespørsler for å forbedre kunnskapsgjenfinning. Den adresserer problemer med informasjonsplatåer og tvetydighet i forespørsler ved å generere flere forespørsler. I tillegg foreslås Knowledge Filter og Memory Knowledge Reservoir for å håndtere irrelevant kunnskap og optimalisere gjenfinningsressurser. Disse forbedringene har som mål å øke svarenes kvalitet og effektivitet i RAG-systemer, validert gjennom eksperimenter på QA-datasett. Få tilgang til kode og mer informasjon.

3. MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries
   Denne forskningen belyser utfordringer i eksisterende RAG-systemer når det gjelder multi-hop-forespørsler, som krever resonnement over flere informasjonsbiter. Det introduseres et nytt datasett spesielt designet for å benchmarke RAG-systemer på multi-hop-forespørsler, med mål om å utvide grensene for dagens RAG-kapasitet. Artikkelen diskuterer nødvendige fremskritt for at RAG-metoder skal kunne håndtere komplekse forespørselsstrukturer og forbedre LLM-adopsjon for praktiske applikasjoner.