Preusporiadanie dokumentov

Preusporiadanie dokumentov preusporadúva získané dokumenty podľa relevantnosti k dopytu, čím zdokonaľuje výsledky vyhľadávania. Rozšírenie dopytu vylepšuje vyhľadávanie pridaním súvisiacich pojmov, zvyšuje pokrytie a rieši nejednoznačnosť. Kombinácia týchto techník v RAG systémoch zvyšuje presnosť vyhľadávania a kvalitu odpovedí.

Preusporiadanie dokumentov je proces preusporiadania získaných dokumentov na základe ich relevantnosti k dopytu používateľa. Po počiatočnom vyhľadávaní preusporiadanie spresňuje výsledky presnejším hodnotením relevantnosti každého dokumentu, čím zabezpečuje, že sú uprednostnené najpodstatnejšie dokumenty.

Čo je Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je pokročilý rámec, ktorý kombinuje schopnosti veľkých jazykových modelov (LLM) s informačnými vyhľadávacími systémami. V RAG systéme, keď používateľ zadá dopyt, systém vyhľadá relevantné dokumenty z rozsiahlej znalostnej bázy a tieto informácie poskytne LLM na generovanie informovaných a kontextovo presných odpovedí. Tento prístup zvyšuje presnosť a relevantnosť AI generovaného obsahu tým, že ho zakotvuje vo faktických údajoch.

Pochopenie rozšírenia dopytu

Čo je rozšírenie dopytu?

Definícia

Rozšírenie dopytu je technika používaná v informačnom vyhľadávaní na zvýšenie efektivity vyhľadávacích dopytov. Zahŕňa rozšírenie pôvodného dopytu o ďalšie pojmy alebo frázy, ktoré sú sémanticky príbuzné. Hlavným cieľom je preklenúť medzeru medzi zámerom používateľa a jazykom použitým v relevantných dokumentoch, čím sa zlepšuje vyhľadanie podstatných informácií.

Ako to funguje

V praxi možno rozšírenie dopytu dosiahnuť viacerými metódami:

• Rozšírenie synonym: Zahrnutie synoným pojmov z dopytu na pokrytie rôznych vyjadrení toho istého konceptu.
• Príbuzné pojmy: Pridanie pojmov, ktoré sú kontextovo súvisiace, ale nie sú priamymi synonymami.
• Rozšírenie pomocou LLM: Využitie veľkých jazykových modelov na generovanie rozšírených dopytov predikciou slov alebo fráz, ktoré sú relevantné k pôvodnému dopytu.

Rozšírením dopytu môže vyhľadávací systém zachytiť dokumenty, ktoré by mohli byť vynechané kvôli odlišnostiam v terminológii alebo formuláciách.

Prečo je rozšírenie dopytu dôležité v RAG systémoch?

Zlepšovanie pokrytia

Pokrytie označuje schopnosť vyhľadávacieho systému nájsť všetky relevantné dokumenty. Rozšírenie dopytu zvyšuje pokrytie tým, že:

• Získava dokumenty, ktoré používajú odlišné pojmy na opis toho istého konceptu.
• Zachytáva dokumenty, ktoré pokrývajú príbuzné podtémy alebo širšie aspekty dopytu.

Riešenie nejednoznačnosti dopytu

Používatelia často zadávajú krátke alebo nejednoznačné dopyty. Rozšírenie dopytu pomáha:

• Ujasniť zámer používateľa zvážením viacerých interpretácií.
• Poskytnúť komplexnejšie vyhľadávanie zahrnutím rôznych aspektov témy.

Zlepšenie párovania dokumentov

Zahrnutím ďalších relevantných pojmov systém zvyšuje pravdepodobnosť zhody dopytu s dokumentmi, ktoré môžu používať inú slovnú zásobu, čím sa zvyšuje celková efektivita vyhľadávania.

Metódy rozšírenia dopytu

1. Pseudo-Relevance Feedback (PRF)

Čo je PRF?

Pseudo-relevance feedback je automatická metóda rozšírenia dopytu, v ktorej systém predpokladá, že najvyššie ohodnotené dokumenty z počiatočného vyhľadávania sú relevantné. Z týchto dokumentov extrahuje dôležité pojmy na spresnenie pôvodného dopytu.

Ako PRF funguje

• Počiatočné spustenie dopytu: Pôvodný dopyt používateľa sa vykoná a získajú sa najlepšie dokumenty.
• Extrakcia pojmov: Z týchto dokumentov sa identifikujú kľúčové pojmy na základe frekvencie alebo významu.
• Spresnenie dopytu: Pôvodný dopyt je rozšírený o tieto kľúčové pojmy.
• Druhé vyhľadávanie: Rozšírený dopyt sa použije na nové vyhľadávanie, čím by sa mali získať relevantnejšie dokumenty.

Výhody a nevýhody

• Výhody: Zlepšuje pokrytie bez potreby zásahu používateľa.
• Nevýhody: Ak počiatočné výsledky obsahujú nerelevantné dokumenty, rozšírenie môže obsahovať zavádzajúce pojmy a znížiť presnosť.

2. Rozšírenie dopytu pomocou LLM

Využitie veľkých jazykových modelov

S pokrokom v AI môžu LLM ako GPT-3 a GPT-4 generovať sofistikované rozšírenia dopytu vďaka porozumeniu kontextu a sémantiky.

Ako funguje LLM rozšírenie

• Generovanie hypotetickej odpovede: LLM vygeneruje hypotetickú odpoveď na pôvodný dopyt.
• Kontextové rozšírenie: Odpoveď poskytne ďalší kontext a príbuzné pojmy.
• Kombinovaný dopyt: Pôvodný dopyt a výstup LLM sa skombinujú do rozšíreného dopytu.

Príklad

Pôvodný dopyt:
“Aké boli najdôležitejšie faktory, ktoré prispeli k zvýšeniu tržieb?”

LLM generovaná odpoveď:
“V danom účtovnom roku prispelo k významnému zvýšeniu tržieb spoločnosti niekoľko kľúčových faktorov, vrátane úspešných marketingových kampaní, diverzifikácie produktov, iniciatív na spokojnosť zákazníkov, strategického stanovovania cien a investícií do technológií.”

Rozšírený dopyt:
“Pôvodný dopyt: Aké boli najdôležitejšie faktory, ktoré prispeli k zvýšeniu tržieb?
Hypotetická odpoveď: [LLM generovaná odpoveď]”

Výhody

• Hlboké pochopenie: Zachytáva jemné vzťahy a koncepty.
• Prispôsobenie: Prispôsobuje rozšírenie konkrétnej doméne alebo kontextu.

Výzvy

• Výpočtové nároky: Môže vyžadovať značný výpočtový výkon.
• Nadmerné rozšírenie: Riziko pridania nerelevantných alebo príliš mnohých pojmov.

Implementácia rozšírenia dopytu v RAG systémoch

Postup krok za krokom

1. Zadanie dopytu používateľom: Systém prijme pôvodný dopyt používateľa.
2. Rozšírenie pomocou LLM:
   • Systém požiada LLM o generovanie hypotetickej odpovede alebo súvisiacich dopytov.
   • Príklad promptu:
     “Poskytnite podrobnú odpoveď alebo súvisiace dopyty na: [Dopyt používateľa]”
3. Kombinácia dopytov:
   • Pôvodný dopyt a rozšírený obsah sa skombinujú.
   • Tým sa zabezpečí, že rozšírený dopyt zostane relevantný k zámeru používateľa.
4. Použitie na vyhľadávanie:
   • Rozšírený dopyt sa použije na získanie dokumentov zo znalostnej bázy.
   • Možno použiť vyhľadávanie podľa kľúčových slov, sémantické vyhľadávanie alebo ich kombináciu.

Výhody v RAG systémoch

• Vylepšené vyhľadávanie: Získava sa viac relevantných dokumentov, čo poskytuje lepší kontext pre LLM.
• Zlepšený používateľský zážitok: Používatelia dostávajú presnejšie a informatívnejšie odpovede.

Pochopenie preusporiadania dokumentov

Prečo je preusporiadanie potrebné

• Obmedzenia počiatočného vyhľadávania: Počiatočné metódy vyhľadávania sa môžu spoliehať na všeobecné miery podobnosti, ktoré nemusia zachytiť nuansovanú relevantnosť.
• Prekonanie šumu: Rozšírenie dopytu môže priniesť menej relevantné dokumenty; preusporiadanie ich filtruje.
• Optimalizácia kontextu pre LLM: Poskytnutie najrelevantnejších dokumentov zvyšuje kvalitu odpovedí generovaných LLM.

Metódy preusporiadania dokumentov

1. Cross-Encoder modely

Prehľad

Cross-encoder je neurónový model, ktorý prijíma dvojicu vstupov (dopyt a dokument) a vygeneruje skóre relevantnosti. Na rozdiel od bi-encoderov, ktoré kódujú dopyt a dokument samostatne, cross-encoder ich spracováva spoločne, čo umožňuje bohatšiu interakciu medzi nimi.

Ako cross-encoder funguje

• Párovanie vstupov: Každý dokument sa spáruje s dopytom.
• Spoločné kódovanie: Model kóduje dvojicu spoločne, zachytáva interakcie.
• Skórovanie: Vygeneruje skóre relevantnosti pre každý dokument.
• Triedenie: Dokumenty sa zoradia podľa týchto skóre.

Výhody

• Vysoká presnosť: Poskytuje presnejšie hodnotenie relevantnosti.
• Kontextové pochopenie: Zachytáva zložité vzťahy medzi dopytom a dokumentom.

Výzvy

• Výpočtovo náročné: Vyžaduje značný výpočtový výkon, najmä pri veľkých množinách dokumentov.

2. ColBERT (modely s oneskorenou interakciou)

Čo je ColBERT?

ColBERT (Contextualized Late Interaction over BERT) je vyhľadávací model navrhnutý na vyváženie efektivity a účinnosti. Využíva mechanizmus oneskorenej interakcie, ktorý umožňuje detailné porovnávanie medzi tokenmi dopytu a dokumentu bez vysokých výpočtových nákladov.

Ako ColBERT funguje

• Kódovanie na úrovni tokenov: Kóduje tokeny dopytu a dokumentu samostatne pomocou BERT.
• Oneskorená interakcia: Pri skórovaní porovnáva tokeny dopytu a dokumentu pomocou mier podobnosti.
• Efektivita: Umožňuje predpočet embeddingov dokumentov.

Výhody

• Efektívne skórovanie: Rýchlejšie ako plné cross-encode modely.
• Účinné vyhľadávanie: Udržuje vysokú kvalitu vyhľadávania.

Použitie

• Vhodné na veľkokapacitné vyhľadávanie pri obmedzených výpočtových zdrojoch.

3. FlashRank

Prehľad

FlashRank je ľahká a rýchla knižnica na preusporiadanie, ktorá využíva najmodernejšie cross-encoder modely. Je navrhnutá na jednoduchú integráciu do existujúcich pipeline a vylepšenie výkonu preusporiadania s minimálnou záťažou.

Vlastnosti

• Jednoduché použitie: Jednoduché API na rýchlu integráciu.
• Rýchlosť: Optimalizované na rýchle preusporiadanie.
• Presnosť: Využíva účinné modely na vysokokvalitné preusporiadanie.

Príklad použitia

from flashrank import Ranker, RerankRequest

query = 'What were the most important factors that contributed to increases in revenue?'

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

Výhody

• Zjednodušuje preusporiadanie: Abstrahuje zložitosť práce s modelmi.
• Optimalizuje výkon: Efektívne vyvažuje rýchlosť a presnosť.

Implementácia preusporiadania dokumentov v RAG systémoch

Proces

1. Počiatočné vyhľadanie: Na získanie kandidátnych dokumentov sa použije rozšírený dopyt.
2. Preusporiadanie: Na posúdenie relevantnosti každého dokumentu sa použije model preusporiadania (napr. Cross-Encoder, ColBERT).
3. Výber: Vyberú sa najvyššie hodnotené dokumenty na použitie ako kontext pre LLM.

Úvahy

• Výpočtové zdroje: Preusporiadanie môže byť náročné na zdroje; je potrebné vyvážiť výkon a náklady.
• Výber modelu: Vyberte modely, ktoré vyhovujú požiadavkám aplikácie z hľadiska presnosti a efektivity.
• Integrácia: Zabezpečte, aby preusporiadanie plynulo zapadalo do existujúcej pipeline.

Kombinácia rozšírenia dopytu a preusporiadania dokumentov v RAG

Synergia medzi rozšírením dopytu a preusporiadaním

Doplnkové techniky

• Rozšírenie dopytu rozširuje rozsah vyhľadávania a získava viac dokumentov.
• Preusporiadanie dokumentov tieto výsledky spresňuje a zameriava sa na najrelevantnejšie.

Výhody kombinácie

• Zvýšené pokrytie a presnosť: Spolu zlepšujú množstvo aj kvalitu získaných dokumentov.
• Robustné vyhľadávanie: Riešia obmedzenia každej metódy pri samostatnom použití.
• Lepší výstup LLM: Poskytujú lepší kontext, čo vedie k presnejším a informatívnejším odpovediam.

Ako spolupracujú

1. Zadanie dopytu používateľom: Prijme sa pôvodný dopyt.
2. Rozšírenie dopytu: Dopyt sa rozšíri metódami ako rozšírenie pomocou LLM, výsledkom je komplexnejší vyhľadávací dopyt.
3. Počiatočné vyhľadanie: Rozšírený dopyt sa použije na získanie širokej sady dokumentov.
4. Preusporiadanie dokumentov: Modely preusporiadania vyhodnotia a preusporiadajú dokumenty podľa relevantnosti k pôvodnému dopytu.
5. Poskytnutie kontextu: Najvyššie hodnotené dokumenty sa poskytnú LLM ako kontext.
6. Generovanie odpovede: LLM vygeneruje odpoveď na základe najrelevantnejších dokumentov.

Praktické kroky implementácie

Ukážkový workflow

• Rozšírenie dopytu pomocou 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
  

• Počiatočné vyhľadanie:

  documents = vector_db.retrieve_documents(expanded_query)
  

• Preusporiadanie dokumentov:

  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)]
  

• Výber top dokumentov:

  top_documents = ranked_docs[:top_k]
  

• Generovanie odpovede pomocou 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)
  

Monitoring a optimalizácia

• Výkonnostné metriky: Pravidelne merajte efektivitu vyhľadávania pomocou metrík ako presnosť, pokrytie a skóre relevantnosti.
• Spätné väzby: Zapracujte spätnú väzbu používateľov na zlepšenie stratégií rozšírenia dopytu a preusporiadania.
• Riadenie zdrojov: Optimalizujte výpočtové zdroje, napríklad cachovaním výsledkov alebo obmedzením počtu preusporiadaných dokumentov.

Použitie a príklady

Príklad 1: Zdokonaľovanie AI chatbotov pre zákaznícku podporu

Scenár

Spoločnosť používa AI chatbota na vybavovanie zákazníckych otázok o svojich produktoch a službách. Zákazníci sa často pýtajú rôznymi spôsobmi, používajú odlišné terminológie alebo frázy.

Výzvy

• Rôznorodý jazyk a terminológia zákazníkov.
• Potreba presných a promptných odpovedí na udržanie spokojnosti zákazníkov.

Implementácia

• Rozšírenie dopytu: Chatbot rozšíri zákaznícke dopyty o synonymá a príbuzné pojmy.
  Napríklad ak sa zákazník opýta: „Ako opravím svoj prístroj?“, dopyt sa rozšíri o pojmy ako „oprava zariadenia“, „riešenie problémov so spotrebičom“ atď.
• Preusporiadanie dokumentov: Získané články a FAQ sú preusporiadané tak, aby boli uprednostnené najrelevantnejšie riešenia. Cross-encoder modely hodnotia relevantnosť každého dokumentu ku konkrétnemu problému zákazníka.

Výhody

• Zlepšená presnosť a relevantnosť odpovedí.
• Vyššia spokojnosť zákazníkov a kratšie časy riešenia podpory.

Príklad 2: Optimalizácia AI nástrojov na výskum

Scenár

Výskumníci používajú AI asistenta na vyhľadávanie relevantných akademických článkov, údajov a poznatkov pre svoju prácu.

Výzvy

• Zložité dopyty so špecializovanou terminológiou.
• Veľké objemy akademickej literatúry na vyhľadávanie.

Implementácia

• Rozšírenie dopytu: Asistent používa LLM na rozšírenie dopytov o súvisiace koncepty a synonymá.
  Dopyt ako „aplikácie kvantového prepletenia“ sa rozšíri o „využitie kvantového prepletenia“, „kvantové výpočty prepletenie“ atď.
• Preusporiadanie dokumentov: Akademické práce sú preusporiadané podľa relevantnosti k spresnenému …