Glosar

Pipeline de regăsire

Ce este Pipeline de regăsire?

Un pipeline de regăsire este succesiunea de pași de prelucrare prin care un sistem găsește informațiile potrivite pentru o întrebare. Pașii tipici sunt: preluarea și curățarea documentelor, împărțirea lor în fragmente (chunk-uri), crearea unui index de căutare, eventual reformularea interogării, regăsirea potrivirilor, ordonarea lor (reranking) și transmiterea celor mai bune către modelul lingvistic. Este fundamentul oricărei aplicații RAG, iar calitatea sa determină în mare măsură cât de bune sunt răspunsurile obținute.

Cum ajută KI.ordo

În KI.ordo, cunoștințele stocate sunt împărțite în fragmente care se suprapun și sunt căutate prin căutare după cuvinte-cheie BM25 direct pe server – fără bază de date vectorială.

Aflați mai multe

Subiecte

RAG
căutare
prelucrarea datelor

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

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

Extinderea interogării (query expansion)

Extinderea interogării adaugă automat termeni înrudiți la o interogare de căutare, astfel încât să fie găsite și documentele relevante care folosesc alte formulări. Adaosurile tipice sunt sinonime, abrevieri, forme ale cuvintelor sau traduceri: o căutare după „reziliere” ar putea găsi astfel și texte despre „încetarea contractului”. Este util mai ales la căutarea după cuvinte-cheie, dar poate reduce precizia dacă se adaugă prea mulți termeni sau termeni nepotriviți. Astăzi, pentru generarea interogărilor extinse se folosesc adesea modele lingvistice.

căutare
sinonime
+1

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.

Căutare
BM25
+1