Использование оценок для оптимизации конвейера RAG: от разбивки на блоки и встраивания до LLMS
• RAG (расширенная генерация поиска) - полезный метод для использования собственных данных в чат-боте на базе ИИ. • В статье рассматриваются три ключевые стратегии для максимальной отдачи от RAG. • Стратегии разбивки текста на фрагменты: рекурсивное разбиение, разбиение от маленького к большому, семантическое разделение. • Разбивка текста на фрагменты помогает векторной базе данных быстро и точно извлекать релевантную информацию. • Оценка методов группирования: веб-страницы Milvus docs, 4 пары вопросов/обоснованных ответов и Ragas. • Наибольшие улучшения были достигнуты благодаря изучению различных стратегий группирования. • Результаты оценки конвейера RAG будут варьироваться в зависимости от конкретных данных и варианта использования.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А телеграм-бот опубликовал пост в Сетке. читать материал полностью
