Classificação de Documentos

Entendendo o RAG

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma estrutura avançada que combina as forças de métodos baseados em recuperação e modelos de linguagem generativos. O componente de recuperação identifica passagens relevantes de um grande corpus, enquanto o componente de geração sintetiza essas passagens em respostas coerentes e adequadas ao contexto.

O Papel da Classificação de Documentos no RAG

A classificação de documentos no framework RAG garante que os documentos recuperados para a geração sejam de alta qualidade e relevância. Isso aprimora o desempenho geral do sistema RAG, resultando em saídas mais precisas e contextualmente adequadas. O processo de classificação envolve vários aspectos-chave:

• Relevância: Garantir que os documentos recuperados sejam relevantes para a consulta.
• Qualidade: Avaliar a qualidade dos documentos em termos de completude, precisão e confiabilidade.
• Adequação Contextual: Assegurar que os documentos se encaixem bem no contexto da consulta e da resposta gerada.

Como é Realizada a Classificação de Documentos no RAG?

A classificação de documentos no RAG envolve múltiplos passos e técnicas para garantir a máxima qualidade e relevância dos documentos recuperados. Alguns dos métodos comuns incluem:

1. Correspondência de Palavras-Chave: Técnica básica onde os documentos são classificados com base na presença e frequência de palavras-chave da consulta.
2. Similaridade Semântica: Métodos avançados utilizando redes neurais para avaliar a relevância semântica dos documentos em relação à consulta.
3. Algoritmos de Classificação: Uso de algoritmos como Dense Passage Retrieval (DPR), Maximal Marginal Relevance (MMR) e Sentence Window Retrieval para classificar documentos segundo diferentes métricas.
4. Reranqueamento: Técnicas como Hypothetical Document Embedding (HyDE) e reranqueamento com LLMs para reordenar documentos com base em seu potencial de contribuir para uma resposta coerente e precisa.

Aplicações da Classificação de Documentos no RAG

A classificação de documentos é essencial em várias aplicações do RAG, incluindo:

• Sumarização: Geração de resumos concisos de documentos longos por meio da recuperação e classificação de passagens-chave.
• Reconhecimento de Entidades: Extração de entidades nomeadas pela identificação e classificação de passagens relevantes contendo menções a entidades.
• Extração de Relações: Identificação de relações entre entidades classificando passagens e gerando descrições baseadas nas informações mais relevantes.
• Modelagem de Tópicos: Realização de modelagem de tópicos por meio da recuperação e classificação de passagens relacionadas a temas específicos, assegurando uma representação coerente dos tópicos.