Как и зачем использовать LLMs для поиска информации на основе фрагментов
•LLM могут быть полезны для поиска информации на основе фрагментов. •Пример использования: модель OpenAI GPT-4. •Гибридный поиск включает текстовый и векторный поиск. •Ограничения: не всегда извлекаются все фрагменты, возможны аномалии. •Поиск возвращает фрагменты, не соответствующие вопросу. •Векторный поиск показывает высокое косинусное сходство, но не всегда релевантно. •LLM анализируют фрагменты напрямую, а не ранжируют их. •Система получает список документов и обрабатывает их параллельно. •Импорт библиотек и инициализация LLM. •Функция llmretrieve.processchunksinparallel для параллельного анализа. •Оценка фрагментов от 1 до 10. •Порог для признания допустимым выше 5. •Векторный поиск может быть недостаточным на других языках. •Гибридный поиск улучшает результаты, но не всегда соответствует ожиданиям. •Время отклика и затраты зависят от контекста и инфраструктуры. •LLM могут быть полезны для поиска информации. •Важно учитывать время отклика и затраты в зависимости от контекста.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
