Ocenianie dokumentów

Zrozumienie RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to zaawansowane rozwiązanie łączące zalety metod opartych na wyszukiwaniu z modelami językowymi generatywnymi. Komponent wyszukiwania identyfikuje istotne fragmenty z obszernego korpusu, natomiast komponent generatywny syntetyzuje je w spójne i odpowiednie kontekstowo odpowiedzi.

Rola oceniania dokumentów w RAG

Ocenianie dokumentów w ramach RAG zapewnia, że dokumenty pobierane do generowania są wysokiej jakości i trafności. Zwiększa to ogólną skuteczność systemu RAG, prowadząc do bardziej precyzyjnych i odpowiednich do kontekstu wyników. Proces oceniania obejmuje kilka kluczowych aspektów:

• Trafność: Zapewnienie, że pobrane dokumenty są związane z zapytaniem.
• Jakość: Ocena jakości dokumentów pod kątem kompletności, dokładności i wiarygodności.
• Dopasowanie kontekstowe: Zapewnienie, że dokumenty dobrze wpisują się w kontekst zapytania oraz generowanej odpowiedzi.

Jak odbywa się ocenianie dokumentów w RAG?

Ocenianie dokumentów w RAG obejmuje wiele etapów i technik, aby zapewnić najwyższą jakość i trafność pobieranych dokumentów. Do najczęściej stosowanych metod należą:

1. Dopasowanie słów kluczowych: Podstawowa technika, w której dokumenty oceniane są na podstawie obecności i częstotliwości słów kluczowych z zapytania.
2. Podobieństwo semantyczne: Zaawansowane metody wykorzystujące sieci neuronowe do oceny semantycznej trafności dokumentów względem zapytania.
3. Algorytmy rankingowe: Wykorzystanie algorytmów takich jak Dense Passage Retrieval (DPR), Maximal Marginal Relevance (MMR) oraz Sentence Window Retrieval do klasyfikacji dokumentów według różnych miar.
4. Reranking: Techniki takie jak Hypothetical Document Embedding (HyDE) oraz reranking przy użyciu LLM w celu zmiany kolejności dokumentów na podstawie ich potencjału do generowania spójnej i precyzyjnej odpowiedzi.

Zastosowania oceniania dokumentów w RAG

Ocenianie dokumentów jest kluczowe w różnych zastosowaniach RAG, w tym:

• Streszczanie: Generowanie zwięzłych podsumowań dłuższych dokumentów przez pobieranie i ocenianie kluczowych fragmentów.
• Rozpoznawanie jednostek nazewniczych: Wydobywanie nazw własnych poprzez identyfikację i ocenę fragmentów zawierających wzmianki o jednostkach.
• Ekstrakcja relacji: Identyfikowanie relacji między jednostkami poprzez ocenę fragmentów i generowanie opisów na podstawie najbardziej istotnych informacji.
• Modelowanie tematów: Realizacja modelowania tematów poprzez pobieranie i ocenę fragmentów dotyczących określonych zagadnień, zapewniając spójne przedstawienie tematów.