Ordliste

Information retrieval

Hvad er Information retrieval?

Information retrieval omfatter metoder til at finde de dokumenter eller passager i en stor tekstmasse, der matcher en forespørgsel, og rangere dem efter relevans. Klassiske tilgange som BM25 vægter søgeord efter, hvor ofte og hvor sjældent de forekommer; nyere tilføjer semantisk lighed. Det ligger til grund for søgemaskiner, virksomhedssøgning og retrieval-augmented generation, hvor en sprogmodel bruger de hentede passager som grundlag for sit svar.

Sådan hjælper KI.ordo

KI.ordos vidensøgning bruger BM25-nøgleordssøgning direkte på serveren uden vektorsøgning, og agenter angiver de kilder, de finder.

Læs mere

Emner

Søgning
BM25
Retrieval

Prøv KI.ordo

Agenter, flows og skabeloner i ét arbejdsområde – gratis demo i 24 timer.

Start demo

← Alle begreber

Relaterede begreber

Dokumentsøgning med NLP

Dokumentsøgning med NLP bruger teknikker inden for naturlig sprogbehandling til at finde information i dokumentsamlinger som svar på et frit formuleret spørgsmål. I stedet for kun at matche præcise ordfølger tager sådanne systemer højde for bøjningsformer, vægtning af sjældne ord eller lighed i betydning. Skriver man f.eks. 'Hvordan ansøger jeg om fri?', får man det relevante afsnit i personalehåndbogen, også selv om der står 'ferieansøgning'.

søgning
NLP
+1

Retrieval-augmented generation (RAG)

Retrieval-augmented generation kombinerer søgning med tekstgenerering: før svaret søger systemet i en vidensamling – f.eks. manualer, politikker eller FAQ'er – efter relevante passager og giver dem til sprogmodellen som kontekst. Svaret bygger dermed på aktuelt, virksomhedsspecifikt indhold og ikke kun på modellens træningsviden. Det reducerer opfundne udsagn, gør kilder sporbare og muliggør opdateringer uden gentræning.

RAG
vidensøgning
+1

Dokument-reranking

Dokument-reranking er et andet sorteringstrin i søge- og RAG-systemer: En hurtig indledende søgning returnerer et sæt kandidatresultater, som en mere præcis, men dyrere metode derefter omsorterer efter relevans. Det sker ofte med en såkaldt cross-encoder, der vurderer spørgsmålet og en passage samlet. Dermed ender de mest relevante passager øverst, før en sprogmodel formulerer et svar ud fra dem.

søgning
RAG
+1

AI-søgning

AI-søgning betegner søgemetoder, der bruger AI til at fatte hensigten bag en forespørgsel, vægte resultater og ofte generere et sammenfattet svar med kilder i stedet for en almindelig liste af links. Teknisk bruger de nøgleordssøgning, vektorsøgning over embeddings eller en kombination, ofte efterfulgt af en sprogmodel. Eksempler er svarmotorer på nettet og intern vidensøgning, der hjælper medarbejdere med at finde det, de skal bruge, i manualer og politikker.

Søgning
Viden
+1