Glosar

Regăsirea informațiilor

Ce este Regăsirea informațiilor?

Regăsirea informațiilor (information retrieval) cuprinde metodele care găsesc, într-un volum mare de text, documentele sau pasajele ce corespund unei interogări și le ordonează după relevanță. Abordările clasice, precum BM25, ponderează termenii de căutare după cât de des și cât de rar apar; cele mai noi adaugă similitudinea semantică. Stă la baza motoarelor de căutare, a căutării în întreprindere și a retrieval-augmented generation, în care un model lingvistic folosește pasajele regăsite ca bază pentru răspunsul său.

Cum ajută KI.ordo

Căutarea în cunoștințe din KI.ordo folosește căutarea după cuvinte-cheie BM25 direct pe server, fără căutare vectorială, iar agenții citează sursele pe care le găsesc.

Aflați mai multe

Subiecte

Căutare
BM25
Retrieval

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Căutarea în documente cu NLP

Căutarea în documente cu NLP folosește tehnici de procesare a limbajului natural pentru a găsi informații în colecții de documente pornind de la o întrebare formulată liber. În loc să potrivească doar secvențe exacte de cuvinte, astfel de sisteme iau în considerare formele cuvintelor, ponderea termenilor rari sau similitudinea de sens. De exemplu, cine tastează „Cum solicit concediu?” primește secțiunea relevantă din regulamentul intern, chiar dacă acesta vorbește despre o „cerere de vacanță”.

căutare
NLP
+1

Generare augmentată prin regăsire (RAG)

Generarea augmentată prin regăsire combină căutarea cu generarea de text: înainte de a răspunde, sistemul caută într-o colecție de cunoștințe – de exemplu manuale, regulamente sau FAQ-uri – pasajele relevante și le transmite modelului lingvistic drept context. Răspunsul se bazează astfel pe conținut actual, specific companiei, și nu doar pe cunoștințele de antrenare ale modelului. Aceasta reduce afirmațiile inventate, face sursele verificabile și permite actualizări fără reantrenare.

RAG
căutare în cunoștințe
+1

Reordonarea documentelor (reranking)

Reordonarea documentelor (document reranking) este o a doua etapă de sortare în sistemele de căutare și RAG: o căutare inițială rapidă returnează un set de rezultate candidate, pe care o metodă mai precisă, dar mai costisitoare, le reordonează apoi după relevanță. Aceasta se face adesea printr-un așa-numit cross-encoder, care evaluează împreună întrebarea și un pasaj. Astfel, cele mai relevante pasaje ajung în partea de sus înainte ca un model lingvistic să formuleze un răspuns pe baza lor.

căutare
RAG
+1

Căutare IA

Căutarea IA desemnează metodele de căutare care folosesc IA pentru a sesiza intenția din spatele unei interogări, a pondera rezultatele și, adesea, a genera un răspuns rezumat cu surse, în loc de o simplă listă de linkuri. Din punct de vedere tehnic, folosesc căutarea după cuvinte-cheie, căutarea vectorială pe embedding-uri sau o combinație a celor două, urmate frecvent de un model lingvistic. Exemple sunt motoarele de răspunsuri de pe web și căutarea internă în cunoștințe, care ajută angajații să găsească ce au nevoie în manuale și regulamente.

Căutare
Cunoștințe
+1