Речник

Windowing

Какво е Windowing?

Windowing означава разделяне на дълги данни на участъци („прозорци“) с фиксирана дължина, които често се припокриват. В приложенията с ИИ така дългите документи се разделят на части, в които може да се търси; припокриването гарантира, че изречение на границата между два участъка няма да загуби контекста си. Плъзгащи се прозорци се използват и при времеви редове и аудиосигнали, за да се анализират данните парче по парче.

Как помага KI.ordo

KI.ordo разделя съхраняваните знания на припокриващи се участъци, така че търсенето в знанията да намира релевантни пасажи заедно с контекста им.

Научете повече

Теми

Търсене в знанията
Документи
RAG

Изпробвайте KI.ordo

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

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

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

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.

Търсене
BM25
+1

Конвейер за извличане

Конвейерът за извличане (retrieval pipeline) е последователността от стъпки на обработка, с която една система намира правилната информация за даден въпрос. Типични стъпки са: приемане и почистване на документите, разделянето им на части (chunks), изграждане на индекс за търсене, при желание преформулиране на заявката, извличане на съвпаденията, подреждането им (reranking) и подаване на най-добрите към езиковия модел. Той е основата на всяко RAG приложение и качеството му до голяма степен определя колко добри ще бъдат получените отговори.

RAG
търсене
+1