Fogalomtár

Dokumentumértékelés (RAG)

Mi a(z) Dokumentumértékelés (RAG)?

A visszakeresésalapú generálásban (RAG) a dokumentumértékelés azt jelenti, hogy a visszakeresett szövegrészleteket ellenőrzik, megfelelnek-e a kérdésnek, és alátámaszthatnak-e egy választ. Csak a relevánsnak minősített részletek jutnak el a nyelvi modellhez; az alkalmatlan találatokat elvetik, vagy új keresést indítanak. Ez csökkenti a kitalált vagy hibás forrásra épülő válaszok kockázatát, például ha a jelenlegi árakra vonatkozó kérdésnél egy elavult dokumentum kerül elő.

Így segít a KI.ordo

A KI.ordo ügynökei forrásmegjelöléssel válaszolnak, és nyíltan megmondják, ha valamit nem tudnak; a találat nélküli kérdések a tudáshiányok listájában jelennek meg.

További információ

Témák

RAG
relevancia
minőségbiztosítás

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

Visszakeresésalapú generálás (RAG)

A visszakeresésalapú generálás a keresést a szöveggeneráláshoz kapcsolja: a válasz előtt a rendszer egy tudásgyűjteményben – például kézikönyvekben, irányelvekben vagy GYIK-ekben – releváns részleteket keres, és ezeket kontextusként átadja a nyelvi modellnek. A válasz így naprakész, vállalatspecifikus tartalmakon alapul, nem csak a modell tanítási tudásán. Ez csökkenti a kitalált állításokat, nyomon követhetővé teszi a forrásokat, és újratanítás nélküli frissítést tesz lehetővé.

RAG
tudáskeresés
+1

Dokumentum-újrarangsorolás

A dokumentum-újrarangsorolás (reranking) a keresőrendszerek és a RAG-rendszerek második rendezési lépése: egy gyors kezdeti keresés találatjelölteket ad vissza, amelyeket egy pontosabb, de költségesebb módszer relevancia szerint újrarendez. Ezt gyakran egy úgynevezett cross-encoder végzi, amely a kérdést és a szövegrészletet együtt értékeli. Így a legrelevánsabb részletek kerülnek az élre, mielőtt egy nyelvi modell válaszot fogalmaz belőlük.

keresés
RAG
+1

Hallucináció

A hallucináció egy MI-modell meggyőzően hangzó, de téves vagy teljesen kitalált kimenete – például egy nem létező bírósági ítélet, egy hibás szám vagy egy kitalált forrás. Az ok: a nyelvi modellek valószínű megfogalmazásokat állítanak elő, nem keresnek fel automatikusan tényeket. A kockázat csökken, ha a válaszok ellenőrzött forrásokon alapulnak, bizonyítékokat hivatkoznak, és emberek ellenőrzik a fontos eredményeket.

nyelvi modellek
megbízhatóság
+1

Sablon

Visszakeresési folyamat (retrieval pipeline)

A visszakeresési folyamat azoknak a feldolgozási lépéseknek a sorozata, amelyekkel a rendszer egy kérdéshez megtalálja a megfelelő információt. Tipikus lépések: a dokumentumok beolvasása és megtisztítása, darabokra (chunk) bontása, keresési index építése, adott esetben a lekérdezés átfogalmazása, a találatok lekérése, rangsorolása (reranking), majd a legjobbak átadása a nyelvi modellnek. Ez minden RAG-alkalmazás alapja, és minősége nagyban meghatározza, mennyire jók lesznek a válaszok.

RAG
keresés
+1