Reordonarea Documentelor

Reordonarea documentelor rearanjează documentele recuperate pe baza relevanței față de interogare, rafinând rezultatele căutării. Extinderea interogării îmbunătățește căutarea prin adăugarea de termeni înrudiți, sporind recall-ul și abordând ambiguitatea. Combinarea acestor tehnici în sistemele RAG crește acuratețea recuperării și calitatea răspunsurilor.

Reordonarea documentelor este procesul de rearanjare a documentelor recuperate pe baza relevanței față de interogarea utilizatorului. După o etapă inițială de recuperare, reordonarea rafinează rezultatele evaluând mai precis relevanța fiecărui document, asigurând prioritatea celor mai pertinente documente.

Ce este Generarea Augmentată de Recuperare (RAG)?

Generarea Augmentată de Recuperare (RAG) este un cadru avansat care combină capabilitățile modelelor lingvistice mari (LLM) cu sisteme de recuperare a informației. În RAG, când un utilizator trimite o interogare, sistemul recuperează documente relevante dintr-o bază vastă de cunoștințe și transmite aceste informații către LLM pentru a genera răspunsuri informate și precise contextual. Această abordare crește acuratețea și relevanța conținutului generat de AI prin ancorarea sa în date factuale.

Înțelegerea Extinderii Interogării

Ce este extinderea interogării?

Definiție

Extinderea interogării este o tehnică utilizată în recuperarea informațiilor pentru a crește eficacitatea interogărilor de căutare. Aceasta implică completarea interogării originale cu termeni sau expresii suplimentare care sunt semantic înrudite. Scopul principal este de a reduce distanța dintre intenția utilizatorului și limbajul folosit în documentele relevante, îmbunătățind astfel recuperarea informațiilor pertinente.

Cum funcționează

În practică, extinderea interogării poate fi realizată prin diverse metode:

• Expansiunea cu sinonime: Încorporarea sinonimelor termenilor din interogare pentru a acoperi diferite expresii ale aceluiași concept.
• Termeni înrudiți: Adăugarea unor termeni care sunt contextuali înrudiți, dar nu sunt sinonime directe.
• Extindere bazată pe LLM: Utilizarea modelelor lingvistice mari pentru a genera interogări extinse prin prezicerea unor cuvinte sau expresii relevante pentru interogarea originală.

Prin extinderea interogării, sistemul de recuperare poate acoperi o arie mai largă, capturând documente care ar fi putut fi omise din cauza variațiilor de terminologie sau formulare.

De ce este importantă extinderea interogării în sistemele RAG?

Îmbunătățirea recall-ului

Recall-ul se referă la abilitatea sistemului de recuperare de a găsi toate documentele relevante. Extinderea interogării îmbunătățește recall-ul prin:

• Recuperarea documentelor care utilizează termeni diferiți pentru a descrie același concept.
• Capturarea documentelor care acoperă subiecte conexe sau aspecte mai largi ale interogării.

Abordarea ambiguității interogării

Utilizatorii trimit adesea interogări scurte sau ambigue. Extinderea interogării ajută la:

• Clarificarea intenției utilizatorului, luând în calcul multiple interpretări.
• Oferirea unei căutări mai cuprinzătoare prin includerea diferitelor aspecte ale subiectului.

Îmbunătățirea potrivirii documentelor

Prin includerea unor termeni relevanți suplimentari, sistemul crește șansele de potrivire a interogării cu documente care pot utiliza un vocabular diferit, îmbunătățind astfel eficacitatea generală a procesului de recuperare.

Metode de extindere a interogării

1. Feedback pseudo-relevant (PRF)

Ce este PRF?

Feedback-ul pseudo-relevant este o metodă automată de extindere a interogării în care sistemul presupune că documentele de top rezultate după o căutare inițială sunt relevante. Extrage termeni semnificativi din aceste documente pentru a rafina interogarea originală.

Cum funcționează PRF

• Executarea interogării inițiale: Interogarea originală a utilizatorului este executată și se recuperează documentele de top.
• Extragerea termenilor: Termeni-cheie din aceste documente sunt identificați pe baza frecvenței sau semnificației.
• Rafinarea interogării: Interogarea originală este extinsă cu acești termeni-cheie.
• A doua recuperare: Interogarea extinsă este folosită pentru o nouă căutare, recuperând, ideal, documente mai relevante.

Beneficii și dezavantaje

• Beneficii: Îmbunătățește recall-ul fără a necesita intervenția utilizatorului.
• Dezavantaje: Dacă rezultatele inițiale conțin documente nerelevante, extinderea poate include termeni înșelători, reducând precizia.

2. Extindere a interogării bazată pe LLM

Valorificarea modelelor lingvistice mari

Odată cu avansul AI, LLM-uri precum GPT-3 și GPT-4 pot genera extinderi sofisticate ale interogărilor, înțelegând contextul și semantica.

Cum funcționează extinderea bazată pe LLM

• Generarea unui răspuns ipotetic: LLM-ul generează un răspuns ipotetic la interogarea originală.
• Extindere contextuală: Răspunsul oferă context suplimentar și termeni înrudiți.
• Interogare combinată: Interogarea originală și rezultatul LLM-ului sunt combinate pentru a forma o interogare extinsă.

Exemplu

Interogare originală:
“Care au fost cei mai importanți factori care au contribuit la creșterea veniturilor?”

Răspuns generat de LLM:
“În anul fiscal, mai mulți factori cheie au contribuit la creșterea semnificativă a veniturilor companiei, inclusiv campanii de marketing de succes, diversificarea produselor, inițiative pentru satisfacția clienților, strategii de preț și investiții în tehnologie.”

Interogare extinsă:
“Interogare originală: Care au fost cei mai importanți factori care au contribuit la creșterea veniturilor?
Răspuns ipotetic: [Răspuns generat de LLM]”

Avantaje

• Înțelegere profundă: Surprinde relații și concepte nuanțate.
• Personalizare: Adaptează extinderea la domeniul sau contextul specific.

Provocări

• Resurse computaționale: Poate necesita putere de procesare semnificativă.
• Supra-extindere: Risc de adăugare a unor termeni irelevanți sau prea mulți termeni.

Implementarea extinderii interogării în sistemele RAG

Proces pas cu pas

1. Input interogare utilizator: Sistemul primește interogarea originală a utilizatorului.
2. Extindere bazată pe LLM:
   • Sistemul solicită LLM-ului să genereze un răspuns ipotetic sau interogări conexe.
   • Exemplu de prompt:
     “Oferă un răspuns detaliat sau interogări conexe pentru: [Interogarea utilizatorului]”
3. Combinarea interogărilor:
   • Interogarea originală și conținutul extins sunt combinate.
   • Astfel, interogarea extinsă rămâne relevantă pentru intenția utilizatorului.
4. Utilizare în recuperare:
   • Interogarea extinsă este utilizată pentru a recupera documente din baza de cunoștințe.
   • Acest lucru se poate realiza prin căutare pe bază de cuvinte-cheie, căutare semantică sau o combinație.

Beneficii în sistemele RAG

• Recuperare îmbunătățită: Sunt recuperate mai multe documente relevante, oferind context mai bun LLM-ului.
• Experiență îmbunătățită pentru utilizator: Utilizatorii primesc răspunsuri mai precise și informative.

Înțelegerea reordonării documentelor

De ce este necesară reordonarea

• Limitările recuperării inițiale: Metodele de recuperare inițială se pot baza pe măsuri largi de similaritate, care nu captează întotdeauna relevanța nuanțată.
• Depășirea “zgomotului”: Extinderea interogării poate introduce documente mai puțin relevante; reordonarea le filtrează.
• Optimizarea contextului pentru LLM-uri: Furnizarea celor mai relevante documente îmbunătățește calitatea răspunsurilor generate de LLM.

Metode pentru reordonarea documentelor

1. Modele Cross-Encoder

Prezentare generală

Cross-encoderele sunt modele de rețea neurală care iau o pereche de input-uri (interogarea și un document) și returnează un scor de relevanță. Spre deosebire de bi-encodere, care encodează separat interogarea și documentul, cross-encoderele le procesează împreună, permițând o interacțiune mai bogată între cele două.

Cum funcționează cross-encoderele

• Perechere input: Fiecare document este asociat cu interogarea.
• Encodare comună: Modelul encodează perechea împreună, captând interacțiunile.
• Scorare: Returnează un scor de relevanță pentru fiecare document.
• Clasificare: Documentele sunt sortate pe baza acestor scoruri.

Avantaje

• Precizie mare: Oferă evaluări de relevanță mai exacte.
• Înțelegere contextuală: Captează relații complexe între interogare și document.

Provocări

• Consum intens de resurse: Necesită putere de procesare semnificativă, mai ales pentru seturi mari de documente.

2. ColBERT (Modele cu interacțiune întârziată)

Ce este ColBERT?

ColBERT (Contextualized Late Interaction over BERT) este un model de recuperare proiectat pentru a echilibra eficiența cu eficacitatea. Utilizează un mecanism de interacțiune întârziată care permite o comparație detaliată între token-urile interogării și ale documentului, fără costuri computaționale ridicate.

Cum funcționează ColBERT

• Encodare la nivel de token: Encodează separat token-urile interogării și ale documentului folosind BERT.
• Interacțiune întârziată: În faza de scorare, compară token-urile interogării și ale documentului folosind măsuri de similaritate.
• Eficiență: Permite pre-calcularea embedding-urilor documentelor.

Avantaje

• Scorare eficientă: Mai rapidă decât cross-encoderele complete.
• Recuperare eficace: Menține o calitate ridicată a recuperării.

Cazuri de utilizare

• Potrivit pentru recuperare la scară largă unde resursele computaționale sunt limitate.

3. FlashRank

Prezentare generală

FlashRank este o bibliotecă de reordonare rapidă și ușoară ce utilizează cross-encodere de ultimă generație. Este proiectată pentru integrare facilă în fluxurile existente și pentru a îmbunătăți performanța reordonării cu un overhead minim.

Caracteristici

• Ușor de folosit: API simplu pentru integrare rapidă.
• Viteză: Optimizat pentru reordonare rapidă.
• Acuratețe: Folosește modele eficiente pentru reordonare de calitate.

Exemplu de utilizare

from flashrank import Ranker, RerankRequest

query = 'Care au fost cei mai importanți factori care au contribuit la creșterea veniturilor?'

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

Beneficii

• Simplifică reordonarea: Abstractizează complexitatea gestionării modelelor.
• Optimizează performanța: Echilibrează eficient viteza și acuratețea.

Implementarea reordonării documentelor în sistemele RAG

Proces

1. Recuperare inițială: Folosește interogarea extinsă pentru a recupera un set de documente candidate.
2. Reordonare: Aplică un model de reordonare (ex: Cross-Encoder, ColBERT) pentru a evalua relevanța fiecărui document.
3. Selecție: Selectează documentele cel mai bine clasate pentru a fi folosite ca context pentru LLM.

Considerații

• Resurse computaționale: Reordonarea poate fi intensivă din punct de vedere al resurselor; este nevoie de echilibru între performanță și cost.
• Selecția modelului: Alege modele care corespund cerințelor aplicației privind acuratețea și eficiența.
• Integrare: Asigură-te că reordonarea se integrează perfect în fluxul existent.

Combinarea extinderii interogării și a reordonării documentelor în RAG

Sinergia dintre extinderea interogării și reordonare

Tehnici complementare

• Extinderea interogării lărgește aria căutării, recuperând mai multe documente.
• Reordonarea documentelor rafinează aceste rezultate, concentrându-se pe cele mai relevante.

Beneficiile combinării

• Recall și precizie sporite: Împreună, îmbunătățesc atât cantitatea, cât și calitatea documentelor recuperate.
• Recuperare robustă: Abordează limitările fiecărei metode folosite separat.
• Ieșiri LLM îmbunătățite: Oferă context mai bun, ducând la răspunsuri mai exacte și informative.

Cum funcționează împreună

1. Input interogare utilizator: Se primește interogarea originală.
2. Extindere interogare: Interogarea este extinsă folosind metode precum extinderea bazată pe LLM, rezultând o interogare de căutare mai cuprinzătoare.
3. Recuperare inițială: Interogarea extinsă este folosită pentru a recupera un set larg de documente.
4. Reordonare documente: Modelele de reordonare evaluează și rearanjează documentele pe baza relevanței față de interogarea originală.
5. Furnizare context: Documentele cel mai bine clasate sunt furnizate LLM-ului ca context.
6. Generare răspuns: LLM-ul generează un răspuns informat de cele mai relevante documente.

Pași practici de implementare

Flux de lucru exemplu

• Extinderea interogării cu 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
  

• Recuperarea inițială:

  documents = vector_db.retrieve_documents(expanded_query)
  

• Reordonarea documentelor:

  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)]
  

• Selectarea documentelor de top:

  top_documents = ranked_docs[:top_k]
  

• Generarea răspunsului cu 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)
  

Monitorizare și optimizare

• Măsurarea performanței: Evaluează periodic eficacitatea recuperării folosind metrici precum precizia, recall-ul și scorurile de relevanță.
• Buclă de feedback: Integrează feedback-ul utilizatorilor pentru a îmbunătăți strategiile de extindere a interogării și reordonare.
• Gestionarea resurselor: Optimizează resursele computaționale, posibil prin cache sau limitarea numărului de documente reordonate.

Cazuri de utilizare și exemple

Exemplul 1: Îmbunătățirea chatbot-urilor AI pentru suport clienți

Scenariu

O companie utilizează un chatbot AI pentru a gestiona întrebările clienților despre produse și servicii. Clienții adresează adesea întrebări în moduri diferite, folosind termeni sau expresii variate.

Provocări

• Limbaj și terminologie diferită folosită de clienți.
• Necesitatea unor răspunsuri precise și rapide pentru a menține satisfacția clienților.

Implementare

• Extindere interogare: Chatbot-ul extinde interogările clienților pentru a include sinonime și termeni înrudiți.
  De exemplu, dacă un client întreabă „Cum îmi pot repara aparatul?”, interogarea este extinsă cu termeni precum „reparare dispozitiv”, „depanare aparat” etc.
• Reordonare documente: Articolele de ajutor și FAQ-urile recuperate sunt reordonate pentru a prioritiza cele mai relevante soluții. Cross-encoderele evaluează relevanța fiecărui document pentru problema specifică a clientului.

Beneficii

• Acuratețe și relevanță sporite ale răspunsurilor.
• Satisfacție crescută a clienților și reducerea timpului de rezolvare a solicitărilor.

Exemplul 2: Optimizarea instrumentelor de cercetare alimentate de AI

Scenariu

Cercetătorii folosesc un asistent AI pentru a găsi articole academice, date și perspective relevante pentru munca lor.

Provocări

• Interogări complexe cu terminologie specializată.
• Volume mari de literatură academică de analizat.

Implementare

• Extindere interogare: Asistentul utilizează LLM-uri pentru a extinde interogările cu concepte și sinonime înrudite.
  O interogare precum „aplicații ale entanglementului cuantic” este extinsă cu „utilizări ale entanglementului cuantic”, „entanglement cuantic în calculul cuantic” etc.
• Reordonare documente: Articolele academice sunt reordonate pe baza relevanței față de interogarea rafinată.