Речник

Извличане на информация (information retrieval)

Какво е Извличане на информация (information retrieval)?

Извличането на информация (information retrieval) обхваща методи за намиране на документите или откъсите в голям обем текст, които съответстват на дадена заявка, и за подреждането им по релевантност. Класически подходи като BM25 претеглят термините за търсене според това колко често и колко рядко се срещат; по-новите добавят семантично сходство. То е в основата на търсачките, корпоративното търсене и retrieval-augmented generation, при което езиков модел използва извлечените откъси като основа за отговора си.

Как помага KI.ordo

Търсенето в знанията на KI.ordo използва търсене по ключови думи BM25 директно на сървъра, без векторно търсене, а агентите посочват източниците, които намират.

Научете повече

Теми

Търсене
BM25
Retrieval

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Търсене в документи с NLP

Търсенето в документи с NLP използва техники за обработка на естествен език, за да намира информация в колекции от документи в отговор на свободно формулиран въпрос. Вместо да съпоставят само точни поредици от думи, такива системи отчитат формите на думите, теглото на редките термини или сходството по смисъл. Например този, който въведе „Как да подам заявление за отпуск?“, получава съответния раздел от служебния наръчник, дори там да се говори за „молба за почивка“.

търсене
NLP
+1

Генериране, допълнено с извличане (RAG)

Генерирането, допълнено с извличане (Retrieval-augmented generation), съчетава търсене с генериране на текст: преди да отговори, системата търси в колекция от знания – например ръководства, правилници или често задавани въпроси – подходящи пасажи и ги подава на езиковия модел като контекст. Така отговорът се основава на актуално съдържание, специфично за компанията, а не само на знанията от обучението на модела. Това намалява измислените твърдения, прави източниците проследими и позволява актуализации без повторно обучение.

RAG
търсене в знанията
+1

Пренареждане на документи (document reranking)

Пренареждането на документи (document reranking) е втора стъпка на сортиране в системите за търсене и RAG: бързо първоначално търсене връща набор от кандидат-резултати, които по-прецизен, но по-скъп метод след това подрежда по релевантност. Това често се прави от т.нар. cross-encoder, който оценява въпроса и откъса заедно. Така най-релевантните откъси се озовават най-отгоре, преди езиков модел да формулира отговор въз основа на тях.

търсене
RAG
+1

ИИ търсене

ИИ търсене означава методи за търсене, които използват ИИ, за да разберат намерението зад дадена заявка, да претеглят резултатите и често да генерират обобщен отговор с източници, вместо обикновен списък с връзки. Технически те използват търсене по ключови думи, векторно търсене върху влагания или комбинация от двете, често последвани от езиков модел. Примери са отговарящите машини (answer engines) в мрежата и вътрешното търсене на знания, което помага на служителите да намират нужното в ръководства и политики.

Търсене
Знания
+1