Reclassificação de Documentos

A reclassificação de documentos reordena os documentos recuperados com base na relevância para a consulta, refinando os resultados de busca. A expansão de consulta aprimora a busca ao adicionar termos relacionados, melhorando o recall e lidando com ambiguidades. A combinação dessas técnicas em sistemas RAG eleva a precisão da recuperação e a qualidade das respostas.

A reclassificação de documentos é o processo de reordenar os documentos recuperados de acordo com sua relevância para a consulta do usuário. Após uma etapa inicial de recuperação, a reclassificação refina os resultados avaliando a relevância de cada documento de forma mais precisa, garantindo que os documentos mais pertinentes sejam priorizados.

O que é Geração com Recuperação Aumentada (RAG)?

A Geração com Recuperação Aumentada (RAG) é uma estrutura avançada que combina as capacidades de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) com sistemas de recuperação de informações. Em RAG, quando um usuário envia uma consulta, o sistema recupera documentos relevantes de uma vasta base de conhecimento e alimenta essas informações no LLM para gerar respostas informadas e contextualmente precisas. Essa abordagem aumenta a precisão e a relevância do conteúdo gerado por IA ao fundamentá-lo em dados factuais.

Entendendo a Expansão de Consulta

O que é Expansão de Consulta?

Definição

A expansão de consulta é uma técnica utilizada em recuperação de informação para aumentar a eficácia das buscas. Ela consiste em ampliar a consulta original com termos ou frases adicionais semanticamente relacionados. O objetivo principal é reduzir a distância entre a intenção do usuário e a linguagem utilizada nos documentos relevantes, melhorando assim a recuperação de informações pertinentes.

Como Funciona

Na prática, a expansão de consulta pode ser realizada por diversos métodos:

• Expansão por Sinônimos: Incorporação de sinônimos dos termos da consulta para cobrir diferentes expressões do mesmo conceito.
• Termos Relacionados: Adição de termos contextualmente relacionados, mesmo que não sejam sinônimos diretos.
• Expansão baseada em LLM: Utilização de Grandes Modelos de Linguagem para gerar consultas expandidas, prevendo palavras ou frases relevantes para a consulta original.

Ao expandir a consulta, o sistema de recuperação pode lançar uma rede mais ampla, capturando documentos que poderiam ser ignorados devido a variações de terminologia ou linguagem.

Por que a Expansão de Consulta é Importante em Sistemas RAG?

Aprimorando o Recall

Recall refere-se à capacidade do sistema de recuperação de encontrar todos os documentos relevantes. A expansão de consulta melhora o recall ao:

• Recuperar documentos que usam termos diferentes para descrever o mesmo conceito.
• Capturar documentos que abordam subtópicos relacionados ou aspectos mais amplos da consulta.

Lidando com Ambiguidades na Consulta

Usuários frequentemente enviam consultas curtas ou ambíguas. A expansão de consulta auxilia em:

• Esclarecer a intenção do usuário ao considerar múltiplas interpretações.
• Proporcionar uma busca mais abrangente ao incluir diferentes aspectos do tema.

Aprimorando a Correspondência de Documentos

Ao incluir termos adicionais relevantes, o sistema aumenta a probabilidade de corresponder a consulta com documentos que podem utilizar vocabulário diferente, melhorando assim a eficácia geral do processo de recuperação.

Métodos de Expansão de Consulta

1. Feedback de Pseudo-Relevância (PRF)

O que é PRF?

Feedback de Pseudo-Relevância é um método automático de expansão de consulta onde o sistema assume que os documentos mais bem classificados em uma busca inicial são relevantes. Ele extrai termos significativos desses documentos para refinar a consulta original.

Como o PRF Funciona

• Execução da Consulta Inicial: A consulta original do usuário é executada e os principais documentos são recuperados.
• Extração de Termos: Termos-chave desses documentos são identificados com base em frequência ou importância.
• Refinamento da Consulta: A consulta original é expandida com esses termos-chave.
• Nova Recuperação: A consulta expandida é usada para realizar uma nova busca, idealmente recuperando mais documentos relevantes.

Benefícios e Desvantagens

• Benefícios: Melhora o recall sem necessidade de intervenção do usuário.
• Desvantagens: Se os resultados iniciais contiverem documentos irrelevantes, a expansão pode incluir termos enganosos, reduzindo a precisão.

2. Expansão de Consulta baseada em LLM

Aproveitando Grandes Modelos de Linguagem

Com os avanços da IA, LLMs como GPT-3 e GPT-4 podem gerar expansões sofisticadas de consultas ao compreender contexto e semântica.

Como Funciona a Expansão baseada em LLM

• Geração de Resposta Hipotética: O LLM gera uma resposta hipotética para a consulta original.
• Expansão Contextual: A resposta fornece contexto adicional e termos relacionados.
• Consulta Combinada: A consulta original e a saída do LLM são combinadas para formar uma consulta expandida.

Exemplo

Consulta Original:
“Quais foram os fatores mais importantes que contribuíram para o aumento da receita?”

Resposta Gerada pelo LLM:
“No exercício fiscal, vários fatores-chave contribuíram para o aumento significativo da receita da empresa, incluindo campanhas de marketing bem-sucedidas, diversificação de produtos, iniciativas de satisfação do cliente, precificação estratégica e investimentos em tecnologia.”

Consulta Expandida:
“Consulta Original: Quais foram os fatores mais importantes que contribuíram para o aumento da receita?
Resposta Hipotética: [Resposta Gerada pelo LLM]”

Vantagens

• Entendimento Profundo: Captura nuances e relações complexas entre conceitos.
• Personalização: Adapta a expansão ao domínio ou contexto específico.

Desafios

• Recursos Computacionais: Pode exigir grande poder de processamento.
• Expansão Excessiva: Risco de adicionar termos irrelevantes ou em excesso.

Implementando Expansão de Consulta em Sistemas RAG

Processo Passo a Passo

1. Entrada da Consulta do Usuário: O sistema recebe a consulta original do usuário.
2. Expansão baseada em LLM:
   • O sistema solicita ao LLM que gere uma resposta hipotética ou consultas relacionadas.
   • Exemplo de Prompt:
     “Forneça uma resposta detalhada ou consultas relacionadas para: [Consulta do Usuário]”
3. Combinação de Consultas:
   • A consulta original e o conteúdo expandido são combinados.
   • Isso garante que a consulta expandida permaneça relevante para a intenção do usuário.
4. Uso na Recuperação:
   • A consulta expandida é usada para recuperar documentos da base de conhecimento.
   • Isso pode ser feito via busca por palavras-chave, busca semântica ou uma combinação.

Benefícios em Sistemas RAG

• Recuperação Aprimorada: Mais documentos relevantes são recuperados, fornecendo melhor contexto ao LLM.
• Melhor Experiência do Usuário: Usuários recebem respostas mais precisas e informativas.

Entendendo a Reclassificação de Documentos

Por que a Reclassificação é Necessária

• Limitações da Recuperação Inicial: Métodos iniciais podem depender de medidas gerais de similaridade, que nem sempre capturam relevância detalhada.
• Superação de Ruídos: A expansão de consulta pode introduzir documentos menos relevantes; a reclassificação filtra esses casos.
• Otimização do Contexto para LLMs: Fornecer os documentos mais relevantes melhora a qualidade das respostas geradas pelo LLM.

Métodos para Reclassificação de Documentos

1. Modelos Cross-Encoder

Visão Geral

Cross-encoders são modelos de redes neurais que recebem um par de entradas (consulta e documento) e produzem uma pontuação de relevância. Diferente dos bi-encoders, que codificam consulta e documento separadamente, cross-encoders processam ambos juntos, permitindo uma interação mais rica entre eles.

Como Funcionam os Cross-Encoders

• Emparelhamento de Entrada: Cada documento é combinado com a consulta.
• Codificação Conjunta: O modelo codifica o par junto, capturando interações.
• Pontuação: Gera uma pontuação de relevância para cada documento.
• Classificação: Os documentos são ordenados com base nessas pontuações.

Vantagens

• Alta Precisão: Fornece avaliações de relevância mais precisas.
• Compreensão Contextual: Captura relações complexas entre consulta e documento.

Desafios

• Computacionalmente Intensivo: Requer alto poder de processamento, especialmente para grandes volumes de documentos.

2. ColBERT (Modelos de Interação Tardia)

O que é ColBERT?

ColBERT (Interação Tardia Contextualizada sobre BERT) é um modelo de recuperação projetado para equilibrar eficiência e eficácia. Utiliza um mecanismo de interação tardia que permite comparação detalhada entre tokens de consulta e documento sem custos computacionais elevados.

Como o ColBERT Funciona

• Codificação em Nível de Token: Codifica separadamente os tokens da consulta e do documento usando BERT.
• Interação Tardia: Na pontuação, compara tokens de consulta e documento por medidas de similaridade.
• Eficiência: Permite pré-computação dos embeddings dos documentos.

Vantagens

• Pontuação Eficiente: Mais rápido do que cross-encoders completos.
• Recuperação Eficaz: Mantém alta qualidade de recuperação.

Casos de Uso

• Adequado para recuperação em larga escala quando os recursos computacionais são limitados.

3. FlashRank

Visão Geral

FlashRank é uma biblioteca de reclassificação leve e rápida, que utiliza cross-encoders de última geração. É projetada para ser facilmente integrada a pipelines existentes e aprimorar o desempenho da reclassificação com mínimo impacto.

Funcionalidades

• Facilidade de Uso: API simples para integração rápida.
• Velocidade: Otimizado para reclassificação ágil.
• Precisão: Utiliza modelos eficazes para reclassificação de alta qualidade.

Exemplo de Uso

from flashrank import Ranker, RerankRequest

query = 'Quais foram os fatores mais importantes que contribuíram para o aumento da receita?'

ranker = Ranker(model_name="ms-marco-MiniLM-L-12-v2")
rerank_request = RerankRequest(query=query, passages=documents)
results = ranker.rerank(rerank_request)

Benefícios

• Simplifica a Reclassificação: Abstrai as complexidades do gerenciamento de modelos.
• Otimiza Desempenho: Equilibra velocidade e precisão de forma eficiente.

Implementando a Reclassificação de Documentos em Sistemas RAG

Processo

1. Recuperação Inicial: Utilize a consulta expandida para recuperar um conjunto de documentos candidatos.
2. Reclassificação: Aplique um modelo de reclassificação (ex: Cross-Encoder, ColBERT) para avaliar a relevância de cada documento.
3. Seleção: Selecione os documentos mais bem classificados para utilizar como contexto para o LLM.

Considerações

• Recursos Computacionais: A reclassificação pode ser intensiva; é necessário equilibrar desempenho e custo.
• Seleção de Modelos: Escolha modelos adequados às necessidades de precisão e eficiência da aplicação.
• Integração: Garanta que a reclassificação se encaixe de forma transparente no pipeline existente.

Combinando Expansão de Consulta e Reclassificação de Documentos em RAG

Sinergia entre Expansão de Consulta e Reclassificação

Técnicas Complementares

• Expansão de Consulta amplia o escopo da busca, recuperando mais documentos.
• Reclassificação de Documentos refina esses resultados, focando nos mais relevantes.

Benefícios da Combinação

• Maior Recall e Precisão: Juntas, aprimoram tanto a quantidade quanto a qualidade dos documentos recuperados.
• Recuperação Robusta: Suprem as limitações de cada método quando usados isoladamente.
• Melhor Saída do LLM: Fornecem melhor contexto, resultando em respostas mais precisas e informativas.

Como Funcionam em Conjunto

1. Entrada da Consulta do Usuário: Recebe-se a consulta original.
2. Expansão de Consulta: A consulta é expandida por métodos como expansão baseada em LLM, resultando em uma busca mais abrangente.
3. Recuperação Inicial: A consulta expandida é usada para recuperar um amplo conjunto de documentos.
4. Reclassificação de Documentos: Modelos de reclassificação avaliam e reordenam os documentos com base na relevância à consulta original.
5. Provisão de Contexto: Os documentos mais bem classificados são fornecidos ao LLM como contexto.
6. Geração de Resposta: O LLM gera uma resposta informada pelos documentos mais relevantes.

Etapas Práticas de Implementação

Fluxo de Trabalho Exemplo

• Expansão de Consulta com LLM:

  def expand_query(query):
      prompt = f"Provide additional related queries for: '{query}'"
      expanded_queries = llm.generate(prompt)
      expanded_query = ' '.join([query] + expanded_queries)
      return expanded_query
  

• Recuperação Inicial:

  documents = vector_db.retrieve_documents(expanded_query)
  

• Reclassificação de Documentos:

  from sentence_transformers import CrossEncoder
  cross_encoder = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
  pairs = [[query, doc.text] for doc in documents]
  scores = cross_encoder.predict(pairs)
  ranked_docs = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, documents), reverse=True)]
  

• Seleção dos Principais Documentos:

  top_documents = ranked_docs[:top_k]
  

• Geração de Resposta com LLM:

  context = '\n'.join([doc.text for doc in top_documents])
  prompt = f"Answer the following question using the context provided:\n\nQuestion: {query}\n\nContext:\n{context}"
  response = llm.generate(prompt)
  

Monitoramento e Otimização

• Métricas de Desempenho: Meça regularmente a eficácia da recuperação utilizando métricas como precisão, recall e pontuação de relevância.
• Ciclos de Feedback: Incorpore o feedback dos usuários para aprimorar estratégias de expansão de consulta e reclassificação.
• Gestão de Recursos: Otimize recursos computacionais, possivelmente através de cache de resultados ou limitação do número de documentos reclassificados.

Casos de Uso e Exemplos

Exemplo 1: Aprimorando Chatbots de IA para Suporte ao Cliente

Cenário

Uma empresa utiliza um chatbot de IA para responder dúvidas de clientes sobre seus produtos e serviços. Os clientes frequentemente fazem perguntas de diversas formas, usando diferentes terminologias ou expressões.

Desafios

• Linguagem e terminologia variáveis dos clientes.
• Necessidade de respostas precisas e rápidas para manter a satisfação do cliente.

Implementação

• Expansão de Consulta: O chatbot expande as consultas dos clientes para incluir sinônimos e termos relacionados.
  Por exemplo, se o cliente pergunta: “Como posso consertar meu aparelho?”, a consulta é expandida para incluir termos como “reparar dispositivo”, “solucionar problema no aparelho”, etc.
• Reclassificação de Documentos: Artigos de ajuda e FAQs recuperados são reclassificados para priorizar as soluções mais relevantes. Cross-encoders avaliam a relevância de cada documento para o problema específico do cliente.

Benefícios

• Maior precisão e relevância nas respostas.
• Satisfação do cliente aprimorada e redução do tempo de resolução de atendimentos.

Exemplo 2: Otimizando Ferramentas de Pesquisa com IA

Cenário

Pesquisadores utilizam um assistente de IA para encontrar artigos acadêmicos, dados e insights relevantes para seus trabalhos.

Desafios

• Consultas complexas com terminologia especializada.
• Grande volume de literatura acadêmica para filtrar.

Implementação

• Expansão de Consulta: O assistente usa LLMs para expandir consultas com conceitos e sinônimos relacionados.
  Uma consulta como “aplicações de entrelaçamento quântico” é expandida para incluir “usos de entrelaçamento quântico”, “entrelaçamento em computação quântica”, etc.
• Reclassificação de Documentos: Artigos acadêmicos são reclassificados com base na relevância para a consulta refinada.