Leveraging Smaller LLMs for Enhanced Retrieval-Augmented Generation (RAG)
•RAG объединяет большие языковые модели с внешними источниками знаний для получения более точных и контекстно-релевантных ответов. •Small LLMs, такие как Meta* 1 Billion, могут эффективно использоваться для суммирования и индексации больших документов. •Встраивание необработанного текста из документов может привести к неэффективному контекстному захвату и неэффективному поиску. •Встраивание необработанного текста может содержать шум и разбавлять ключевые концепции. •Суммирование текста перед встраиванием улучшает качество встраиваний и повышает точность поиска. •Python 3.7 или выше, PyTorch, Transformers, SentenceTransformers, PyMuPDF, LanceDB, ноутбук с GPU. •Настройка среды, определение вспомогательных функций, загрузка модели, чтение и обработка PDF-документа, настройка LanceDB и SentenceTransformer. •Цикл по каждой странице, генерация резюме и ключевых слов, хранение данных в LanceDB. •Использование LLM для исправления ошибок в JSON. •LLM могут исправлять свои ошибки, что улучшает надежность конвейера. •LLM Agents могут автоматизировать обработку ошибок и улучшать эффективность. •Обработка пользовательского запроса, подготовка и ранжирование резюме, извлечение и генерация ответа. •Пример вывода: анализ проблемы с управлением новыми устройствами.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
*Meta признана экстремистской организацией, ее деятельность запрещена в России
