Expansão de Consulta
Parafraseia a entrada do usuário em múltiplas consultas alternativas para aprimorar a pesquisa semântica na base de conhecimento usando um prompt de LLM.
Visão Geral do Fluxo de Pesquisa Semântica
Este fluxo, intitulado “Pesquisa Semântica”, permite que os usuários pesquisem informações em sua base de conhecimento privada utilizando modelos avançados de linguagem e técnicas de pesquisa semântica. Ele é projetado para escanear todos os domínios, documentos e seções de perguntas e respostas agendados, automatizando a recuperação das informações mais relevantes em resposta às consultas dos usuários.
Interação do Usuário e Mensagem de Boas-Vindas
Quando um usuário abre a interface de chat, o fluxo dispara uma mensagem de boas-vindas:
- Widget de Mensagem exibe:
👋 Bem-vindo à Ferramenta de Pesquisa na Base de Conhecimento Privada!
Estou aqui para ajudar você a pesquisar documentos na sua base de conhecimento privada 📚. Vou escanear todos os domínios agendados, documentos privados e seções de perguntas e respostas para encontrar a informação que você precisa.
Basta digitar sua consulta e vamos começar a encontrar as respostas! ✨🔍
Esta mensagem amigável orienta os usuários e os guia para inserir sua consulta de pesquisa.
Processamento e Expansão da Consulta
Entrada do Usuário:
O usuário envia uma consulta por meio do campo de entrada do chat.Expansão da Consulta:
- A consulta é enviada para um componente de Expansão de Consulta.
- Alimentado por um modelo de linguagem OpenAI (especificamente,
gpt-4o-mini), este componente gera até três consultas parafraseadas ou semanticamente similares. - O objetivo é aumentar as chances de recuperar todos os documentos relevantes, mesmo quando a formulação inicial da consulta é ambígua ou limitada.
| Componente | Finalidade |
|---|---|
| Entrada de Chat | Coleta a pergunta de pesquisa do usuário |
| OpenAI LLM (gpt-4o-mini) | Gera formulações alternativas para a consulta |
| Expansão de Consulta | Produz até 3 variantes de consulta para pesquisa |
Recuperação de Documentos
- As consultas expandidas são passadas para um Recuperador de Documentos.
- Este componente pesquisa na base de conhecimento privada do usuário, incluindo domínios agendados, documentos e seções de perguntas e respostas.
- Ele recupera até 10 dos documentos mais relevantes, com foco no conteúdo dentro dos cabeçalhos
<H1>para maximizar a relevância do contexto.
Apresentação dos Resultados
- Os documentos recuperados são enviados para um Widget de Documentos, que os formata e apresenta de forma amigável no chat.
- Os resultados finais compilados são exibidos de volta ao usuário na interface do chat.
| Etapa | Componente | Tipo de Saída |
|---|---|---|
| Recuperar Documentos | Recuperador de Documentos | Documentos Brutos |
| Formatar Resultados | Widget de Documentos | Mensagem |
| Exibir ao Usuário | Saída de Chat | Mensagem de Chat |
Diagrama do Fluxo
flowchart LR
A[Chat Opened] --> B[Welcome Message]
B --> C[User Query Input]
C --> D[Query Expansion\n(OpenAI LLM)]
D --> E[Document Retriever]
E --> F[Document Widget]
F --> G[Chat Output]
Benefícios e Casos de Uso
- Automação: O fluxo automatiza a pesquisa semântica, economizando esforço manual e garantindo que os usuários sempre recebam uma experiência amigável e guiada.
- Escalabilidade: Ao expandir consultas e pesquisar em todas as fontes relevantes, o fluxo oferece cobertura robusta, sendo ideal para bases de conhecimento grandes ou complexas.
- Precisão: O uso de LLMs para parafrasear reduz o risco de perder informações devido à formulação da consulta.
- Experiência do Usuário: Feedback imediato e instruções claras tornam a ferramenta fácil de usar, mesmo para públicos não técnicos.
Casos de uso típicos:
- Gestão interna do conhecimento para equipes de suporte
- Portais de pesquisa de FAQ e documentos em toda a empresa
- Assistentes automatizados para conjuntos de dados privados ou proprietários
Ao integrar pesquisa semântica com expansão de consultas baseada em LLM, este fluxo garante que os usuários possam acessar eficientemente o conhecimento relevante, aumentando a produtividade e a descoberta de informações.
