Slovar pojmov

LazyGraphRAG

Kaj je LazyGraphRAG?

LazyGraphRAG je pristop h generiranju z dopolnjevanjem iz virov na podlagi grafov, ki ga je leta 2024 predstavil Microsoft Research. Za razliko od GraphRAG ne zahteva, da jezikovni model med indeksiranjem ustvarja povzetke; namesto tega koncepte in njihova sopojavljanja prepozna s klasično obdelavo naravnega jezika, jezikovni model pa se uporabi šele ob poizvedbi. Po navedbah Microsofta to stroške indeksiranja zniža na raven osnovnega vektorskega RAG. Še posebej je primeren za vprašanja, ki zahtevajo pregled velikih zbirk dokumentov.

Teme

RAG
Graf znanja
Retrieval

Preizkusite KI.ordo

Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.

Začni predstavitev

← Vsi pojmi

Sorodni pojmi

Generiranje z obogatenim priklicem (RAG)

Generiranje z obogatenim priklicem združuje iskanje z generiranjem besedil: preden sistem odgovori, v zbirki znanja – na primer priročnikih, pravilnikih ali pogostih vprašanjih – poišče ustrezne odlomke in jih kot kontekst poda jezikovnemu modelu. Odgovor tako temelji na aktualnih vsebinah podjetja in ne le na znanju modela iz učenja. To zmanjša izmišljene trditve, omogoči sledljivost virov in posodobitve brez ponovnega učenja.

RAG
iskanje po znanju
+1

Večstopenjsko sklepanje

Večstopenjsko sklepanje je sposobnost sistema UI, da odgovori na vprašanje prek več zaporednih sklepov, pogosto z združevanjem informacij iz različnih virov. Primer: „Kateri oddelek vodi oseba, odgovorna za projekt X?“ zahteva, da najprej ugotovimo odgovorno osebo, nato pa njen oddelek. Takšna vprašanja so zahtevna za iskalne sisteme in sisteme RAG, ker je treba vsak vmesni korak pravilno najti in povezati.

sklepanje
odgovarjanje na vprašanja
+1

Iskanje informacij

Iskanje informacij zajema metode, ki v veliki zbirki besedil najdejo dokumente ali odlomke, ki ustrezajo poizvedbi, in jih razvrstijo po ustreznosti. Klasični pristopi, kot je BM25, iskalne izraze uteže glede na to, kako pogosto in kako redko se pojavljajo; novejši dodajajo pomensko podobnost. Podlaga so iskalnikom, podjetniškemu iskanju in generiranju z dopolnjevanjem iz virov, pri katerem jezikovni model najdene odlomke uporabi kot osnovo za odgovor.

Iskanje
BM25
+1

Cevovod priklica

Cevovod priklica je zaporedje korakov obdelave, s katerimi sistem najde prave informacije za vprašanje. Tipični koraki so: zajem in čiščenje dokumentov, razdelitev na odseke, izgradnja iskalnega indeksa, po potrebi preoblikovanje poizvedbe, priklic zadetkov, njihovo razvrščanje (reranking) in posredovanje najboljših jezikovnemu modelu. Je temelj vsake aplikacije RAG, njegova kakovost pa v veliki meri določa, kako dobri so končni odgovori.

RAG
iskanje
+1