Glossário

Reclassificação de documentos

O que é Reclassificação de documentos?

A reclassificação de documentos (reranking) é um segundo passo de ordenação em sistemas de pesquisa e RAG: uma pesquisa inicial rápida devolve um conjunto de resultados candidatos, que um método mais preciso, mas mais dispendioso, volta depois a ordenar por relevância. Isto é frequentemente feito por um chamado cross-encoder, que avalia em conjunto a pergunta e uma passagem. Assim, as passagens mais relevantes ficam no topo antes de um modelo de linguagem formular uma resposta a partir delas.

Como o KI.ordo ajuda

A pesquisa de conhecimento do KI.ordo ordena as passagens por relevância com o método de palavras-chave BM25, diretamente no servidor.

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Temas

pesquisa
RAG
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Termos relacionados

Geração aumentada por recuperação (RAG)

A geração aumentada por recuperação combina pesquisa com geração de texto: antes de responder, o sistema pesquisa numa coleção de conhecimento – como manuais, diretrizes ou FAQ – as passagens relevantes e transmite-as ao modelo de linguagem como contexto. A resposta baseia-se assim em conteúdos atuais e específicos da empresa, e não apenas no conhecimento de treino do modelo. Isto reduz as afirmações inventadas, torna as fontes rastreáveis e permite atualizações sem retreino.

RAG
pesquisa de conhecimento
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Recuperação de informação

A recuperação de informação abrange métodos que encontram, num grande corpo de texto, os documentos ou passagens que correspondem a uma consulta e os ordenam por relevância. As abordagens clássicas, como o BM25, ponderam os termos de pesquisa consoante a frequência e a raridade com que ocorrem; as mais recentes acrescentam a semelhança semântica. Está na base dos motores de pesquisa, da pesquisa empresarial e da geração aumentada por recuperação, em que um modelo de linguagem usa as passagens recuperadas como base da sua resposta.

Pesquisa
BM25
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Pipeline de recuperação

Um pipeline de recuperação é a sequência de passos de processamento que um sistema utiliza para encontrar a informação certa para uma pergunta. Os passos típicos são: importar e limpar documentos, dividi-los em blocos (chunks), criar um índice de pesquisa, reformular opcionalmente a consulta, obter as correspondências, ordená-las (reranking) e transmitir as melhores ao modelo de linguagem. É a base de qualquer aplicação RAG, e a sua qualidade determina em grande medida a qualidade das respostas obtidas.

RAG
pesquisa
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Avaliação de documentos (RAG)

Na geração aumentada por recuperação (RAG), a avaliação de documentos consiste em verificar se as passagens recuperadas correspondem à pergunta e podem sustentar uma resposta. Apenas as passagens consideradas relevantes são transmitidas ao modelo de linguagem; os resultados inadequados são descartados ou desencadeiam uma nova pesquisa. Isto reduz o risco de respostas inventadas ou com fontes erradas, por exemplo quando surge um documento desatualizado para uma pergunta sobre preços atuais.

RAG
relevância
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