Evaluarea documentelor

Înțelegerea RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) este un cadru avansat care combină avantajele metodelor bazate pe regăsire cu cele ale modelelor generative de limbaj. Componenta de regăsire identifică pasaje relevante dintr-un corpus extins, în timp ce componenta generativă sintetizează aceste pasaje în răspunsuri coerente și adaptate contextului.

Rolul evaluării documentelor în RAG

Evaluarea documentelor în cadrul RAG asigură ca documentele regăsite pentru generare să fie de înaltă calitate și relevante. Acest lucru îmbunătățește performanța generală a sistemului RAG, conducând la rezultate mai precise și adaptate contextului. Procesul de evaluare implică mai multe aspecte cheie:

• Relevanță: Asigurarea faptului că documentele regăsite sunt relevante pentru interogare.
• Calitate: Evaluarea calității documentelor în ceea ce privește completitudinea, acuratețea și fiabilitatea.
• Potrivire contextuală: Asigurarea că documentele se potrivesc bine în contextul interogării și al răspunsului generat.

Cum se realizează evaluarea documentelor în RAG?

Evaluarea documentelor în RAG implică mai mulți pași și tehnici pentru a asigura cea mai înaltă calitate și relevanță a documentelor regăsite. Câteva dintre metodele comune includ:

1. Potrivirea cuvintelor cheie: Tehnică de bază prin care documentele sunt evaluate în funcție de prezența și frecvența cuvintelor cheie din interogare.
2. Similaritate semantică: Metode avansate ce folosesc rețele neuronale pentru a evalua relevanța semantică a documentelor față de interogare.
3. Algoritmi de clasificare: Utilizarea unor algoritmi precum Dense Passage Retrieval (DPR), Maximal Marginal Relevance (MMR) și Sentence Window Retrieval pentru a clasifica documentele pe baza mai multor metrici.
4. Re-clasificare: Tehnici precum Hypothetical Document Embedding (HyDE) și re-clasificarea cu LLM pentru a reordona documentele în funcție de potențialul acestora de a contribui la un răspuns coerent și precis.

Aplicații ale evaluării documentelor în RAG

Evaluarea documentelor este esențială în diverse aplicații ale RAG, inclusiv:

• Rezumare: Generarea de rezumate concise ale unor documente mai lungi prin regăsirea și evaluarea pasajelor cheie.
• Recunoașterea entităților: Extragerea entităților denumite prin identificarea și evaluarea pasajelor relevante care conțin mențiuni ale entităților.
• Extragerea relațiilor: Identificarea relațiilor dintre entități prin evaluarea pasajelor și generarea descrierilor pe baza celor mai relevante informații.
• Modelarea subiectelor: Realizarea modelării subiectelor prin regăsirea și evaluarea pasajelor legate de anumite teme, asigurând o reprezentare coerentă a subiectelor.