Glosar

Windowing

Ce este Windowing?

Windowing înseamnă împărțirea datelor lungi în secțiuni („ferestre”) de lungime fixă, care se suprapun adesea. În aplicațiile de IA, aceasta împarte documentele lungi în părți ușor de căutat; suprapunerea asigură că o propoziție aflată la limita dintre secțiuni nu își pierde contextul. Ferestrele glisante sunt folosite și la serii de timp și semnale audio, pentru a analiza datele bucată cu bucată.

Cum ajută KI.ordo

KI.ordo împarte cunoștințele stocate în secțiuni care se suprapun, astfel încât căutarea în cunoștințe să găsească pasajele relevante împreună cu contextul lor.

Aflați mai multe

Subiecte

Căutare în cunoștințe
Documente
RAG

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

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

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.

RAG
căutare
+1