Glosārijs

Informācijas izguve

Kas ir Informācijas izguve?

Informācijas izguve aptver metodes, kas lielā tekstu apjomā atrod dokumentus vai fragmentus, kuri atbilst vaicājumam, un sakārto tos pēc atbilstības. Klasiskas pieejas, piemēram, BM25, meklēšanas terminiem piešķir svaru pēc tā, cik bieži un cik reti tie sastopami; jaunākas pievieno semantisko līdzību. Tā ir meklētājprogrammu, uzņēmuma meklēšanas un ar izguvi papildinātās ģenerēšanas pamatā, kurā valodas modelis izgūtos fragmentus izmanto kā atbildes pamatu.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo zināšanu meklēšana izmanto BM25 atslēgvārdu meklēšanu tieši serverī, bez vektormeklēšanas, un aģenti norāda atrastos avotus.

Uzzināt vairāk

Tēmas

Meklēšana
BM25
Retrieval

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo

← Visi termini

Saistītie termini

Dokumentu meklēšana ar NLP

Dokumentu meklēšana ar NLP izmanto dabiskās valodas apstrādes paņēmienus, lai dokumentu kolekcijās atrastu informāciju pēc brīvi formulēta jautājuma. Nevis tikai meklējot precīzas vārdu virknes, šādas sistēmas ņem vērā vārdu formas, retu terminu svaru vai nozīmes līdzību. Piemēram, kas ievada „Kā pieprasīt atvaļinājumu?”, saņem attiecīgo darbinieku rokasgrāmatas sadaļu, pat ja tajā runāts par „brīvdienu pieteikumu”.

meklēšana
NLP
+1

Ar izgūšanu papildināta ģenerēšana (RAG)

Ar izgūšanu papildināta ģenerēšana apvieno meklēšanu ar teksta ģenerēšanu: pirms atbildes sniegšanas sistēma zināšanu krājumā — piemēram, rokasgrāmatās, politikās vai BUJ — meklē atbilstošus fragmentus un nodod tos valodas modelim kā kontekstu. Tādējādi atbilde balstās uz aktuālu, uzņēmumam raksturīgu saturu, nevis tikai uz modeļa apmācības zināšanām. Tas samazina izdomātus apgalvojumus, padara avotus izsekojamus un ļauj atjaunināt bez atkārtotas apmācības.

RAG
zināšanu meklēšana
+1

Dokumentu pārkārtošana (reranking)

Dokumentu pārkārtošana ir otrais šķirošanas solis meklēšanas un RAG sistēmās: ātra sākotnējā meklēšana atgriež kandidātu rezultātu kopu, ko precīzāka, bet dārgāka metode pēc tam pārkārto pēc atbilstības. To bieži veic tā sauktais krustenkoderis (cross-encoder), kas jautājumu un fragmentu vērtē kopā. Rezultātā atbilstošākie fragmenti nonāk augšgalā, pirms valodas modelis no tiem formulē atbildi.

meklēšana
RAG
+1

MI meklēšana

MI meklēšana apzīmē meklēšanas metodes, kas ar MI palīdzību izprot vaicājuma nolūku, sver rezultātus un bieži ģenerē apkopotu atbildi ar avotiem, nevis vienkāršu saišu sarakstu. Tehniski tās izmanto atslēgvārdu meklēšanu, vektormeklēšanu pār iegultajiem vektoriem vai to kombināciju, bieži vien ar sekojošu valodas modeli. Piemēri ir atbilžu dzinēji tīmeklī un iekšējā zināšanu meklēšana, kas palīdz darbiniekiem atrast nepieciešamo rokasgrāmatās un politikās.

Meklēšana
Zināšanas
+1