Terminų žodynas

Dokumentų perrikiavimas (reranking)

Kas yra Dokumentų perrikiavimas (reranking)?

Dokumentų perrikiavimas – tai antrasis rūšiavimo žingsnis paieškos ir RAG sistemose: greita pradinė paieška grąžina kandidatų rezultatų rinkinį, kurį tikslesnis, bet brangesnis metodas paskui perrikiuoja pagal aktualumą. Tai dažnai daro vadinamasis kryžminis kodavimo modelis (cross-encoder), vertinantis klausimą ir ištrauką kartu. Dėl to aktualiausios ištraukos atsiduria viršuje, kol kalbos modelis iš jų formuluoja atsakymą.

Kaip padeda KI.ordo

KI.ordo žinių paieška rikiuoja ištraukas pagal aktualumą naudodama BM25 raktažodžių metodą tiesiogiai serveryje.

Sužinoti daugiau

Temos

paieška
RAG
aktualumas

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją

← Visi terminai

Susiję terminai

Papildyta paieškos generacija (RAG)

Papildyta paieškos generacija (angl. retrieval-augmented generation) sujungia paiešką su tekstų generavimu: prieš atsakydama sistema žinių rinkinyje – pavyzdžiui, instrukcijose, taisyklėse ar DUK – ieško svarbių ištraukų ir perduoda jas kalbos modeliui kaip kontekstą. Todėl atsakymas remiasi aktualiu, įmonei specifiniu turiniu, o ne tik modelio mokymo žiniomis. Tai sumažina išgalvotus teiginius, leidžia atsekti šaltinius ir atnaujinti turinį be permokymo.

RAG
žinių paieška
+1

Informacijos paieška (information retrieval)

Informacijos paieška apima metodus, kurie dideliame teksto kiekyje randa užklausą atitinkančius dokumentus ar ištraukas ir surikiuoja jas pagal aktualumą. Klasikiniai metodai, tokie kaip BM25, paieškos terminus sveria pagal tai, kaip dažnai ir kaip retai jie pasitaiko; naujesni prideda semantinį panašumą. Ji yra paieškos sistemų, įmonių paieškos ir paieška papildyto generavimo pagrindas, kai kalbos modelis rastas ištraukas naudoja kaip atsakymo pagrindą.

Paieška
BM25
+1

Paieškos grandinė

Paieškos grandinė (angl. retrieval pipeline) – apdorojimo žingsnių seka, kuria sistema suranda tinkamą informaciją klausimui. Tipiniai žingsniai: dokumentų įkėlimas ir valymas, skaidymas į fragmentus, paieškos indekso kūrimas, pasirinktinai užklausos perrašymas, atitikmenų paieška, jų reitingavimas (reranking) ir geriausių perdavimas kalbos modeliui. Tai kiekvienos RAG programos pagrindas, o jos kokybė daugiausia lemia, kokie geri bus atsakymai.

RAG
paieška
+1

Dokumentų vertinimas (RAG)

Paieška papildytame generavime (RAG) dokumentų vertinimas reiškia, kad rastos ištraukos tikrinamos, ar jos atitinka klausimą ir gali pagrįsti atsakymą. Kalbos modeliui perduodamos tik aktualiomis įvertintos ištraukos; netinkami rezultatai atmetami arba sukelia naują paiešką. Tai sumažina išgalvotų ar neteisingai pagrįstų atsakymų riziką, pavyzdžiui, kai klausiant apie dabartines kainas pateikiamas pasenęs dokumentas.

RAG
aktualumas
+1