Fogalomtár

Információkeresés

Mi a(z) Információkeresés?

Az információkeresés (information retrieval) azokat a módszereket foglalja magában, amelyek egy nagy szövegállományban megtalálják a lekérdezésnek megfelelő dokumentumokat vagy szövegrészleteket, és relevancia szerint rangsorolják őket. A klasszikus megközelítések, például a BM25, a keresőszavakat aszerint súlyozzák, milyen gyakran és milyen ritkán fordulnak elő; az újabbak szemantikus hasonlóságot is bevonnak. Ez áll a keresőmotorok, a vállalati keresés és a visszakeresésalapú generálás mögött, amelyben egy nyelvi modell a visszakeresett részleteket használja válasza alapjául.

Így segít a KI.ordo

A KI.ordo tudáskeresése közvetlenül a szerveren, vektorkeresés nélkül, BM25 kulcsszavas keresést használ, az ügynökök pedig megnevezik a talált forrásokat.

További információ

Témák

Keresés
BM25
Retrieval

Próbálja ki a KI.ordót

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

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

Dokumentumkeresés NLP-vel

Az NLP-alapú dokumentumkeresés természetesnyelv-feldolgozási technikákkal talál információt dokumentumgyűjteményekben egy szabadon megfogalmazott kérdésre. A kizárólag pontos szósorozatok egyeztetése helyett az ilyen rendszerek figyelembe veszik a szóalakokat, a ritka kifejezések súlyozását vagy a jelentésbeli hasonlóságot. Például aki azt írja be: „Hogyan kérhetek szabadságot?”, megkapja a munkavállalói kézikönyv vonatkozó részét, akkor is, ha az „szabadságkérelemről” beszél.

keresés
NLP
+1

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

MI-keresés

Az MI-keresés olyan keresési módszereket jelent, amelyek MI-t használnak a lekérdezés mögötti szándék megértésére, az eredmények súlyozására, és gyakran forrásokkal ellátott, összefoglalt választ generálnak a puszta hivatkozáslista helyett. Technikailag kulcsszavas keresést, beágyazásokon alapuló vektorkeresést vagy ezek kombinációját használják, gyakran egy nyelvi modellel kiegészítve. Példák: az interneten működő válaszmotorok és a belső tudáskeresés, amely segít a munkatársaknak megtalálni a szükséges információt kézikönyvekben és szabályzatokban.

Keresés
Tudás
+1