Pojmovnik

Ocjenjivanje dokumenata (RAG)

Što je Ocjenjivanje dokumenata (RAG)?

U generiranju potpomognutom dohvaćanjem (RAG) ocjenjivanje dokumenata znači provjeru dohvaćenih odlomaka kako bi se vidjelo odgovaraju li pitanju i mogu li poduprijeti odgovor. Jezičnom modelu prosljeđuju se samo odlomci ocijenjeni kao relevantni; neprikladni rezultati odbacuju se ili pokreću novu pretragu. Time se smanjuje rizik od izmišljenih odgovora ili odgovora s pogrešnim izvorom, primjerice kada se uz pitanje o trenutačnim cijenama pojavi zastarjeli dokument.

Kako KI.ordo pomaže

Agenti u KI.ordo odgovaraju s navođenjem izvora i otvoreno kažu kada nešto ne znaju; pitanja bez podudaranja pojavljuju se na popisu praznina u znanju.

Saznajte više

Teme

RAG
relevantnost
osiguranje kvalitete

Isprobajte KI.ordo

Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.

Pokrenite demo

← Svi pojmovi

Srodni pojmovi

Generiranje potpomognuto dohvaćanjem (RAG)

Generiranje potpomognuto dohvaćanjem povezuje pretraživanje i generiranje teksta: prije odgovaranja sustav u zbirci znanja – primjerice priručnicima, pravilnicima ili čestim pitanjima – traži relevantne odlomke i prosljeđuje ih jezičnom modelu kao kontekst. Odgovor se tako temelji na aktualnom sadržaju specifičnom za tvrtku, a ne samo na znanju stečenom treniranjem modela. To smanjuje izmišljene tvrdnje, omogućuje praćenje izvora i dopušta ažuriranja bez ponovnog treniranja.

RAG
pretraživanje znanja
+1

Ponovno rangiranje dokumenata (reranking)

Ponovno rangiranje dokumenata (reranking) drugi je korak sortiranja u sustavima pretraživanja i RAG-a: brza početna pretraga vraća skup kandidata, koje zatim preciznija, ali skuplja metoda ponovno poredi prema relevantnosti. To često radi tzv. cross-encoder koji zajedno procjenjuje pitanje i odlomak. Zahvaljujući tome najrelevantniji odlomci završavaju na vrhu prije nego što jezični model iz njih oblikuje odgovor.

pretraga
RAG
+1

Halucinacija

Halucinacija je izlaz UI modela koji zvuči uvjerljivo, ali je pogrešan ili potpuno izmišljen – primjerice nepostojeća sudska odluka, netočna brojka ili izmišljen izvor. Uzrok: jezični modeli stvaraju vjerojatne formulacije, a ne provjeravaju automatski činjenice. Rizik se smanjuje kada se odgovori temelje na provjerenim izvorima, navode se dokazi, a ljudi provjeravaju važne rezultate.

Jezični modeli
Pouzdanost
+1

Predložak

Cjevovod dohvaćanja (retrieval pipeline)

Cjevovod dohvaćanja niz je koraka obrade kojima sustav pronalazi prave informacije za neko pitanje. Tipični koraci su: preuzimanje i čišćenje dokumenata, njihovo dijeljenje na odlomke (chunkove), izgradnja indeksa za pretraživanje, po potrebi preoblikovanje upita, dohvaćanje pogodaka, njihovo rangiranje (reranking) i prosljeđivanje najboljih jezičnom modelu. To je temelj svake RAG aplikacije, a njegova kvaliteta uvelike određuje koliko će dobri biti dobiveni odgovori.

RAG
pretraga
+1