Повторное ранжирование с использованием трансформаторов Huggingface для оптимизации поиска в тряпичных трубопроводах
•Повторное ранжирование улучшает качество контекста в конвейерах RAG. •Модель повторного ранжирования обрабатывает запросы и документы совместно. •Модель обучается на контролируемых данных, что делает её более точной. •Используется простой конвейер для сбора тряпок. •Извлекается текст из PDF-файла и встраивается в векторную базу данных. •Результаты предоставляются LLM для синтеза ответов. •Модель повторного ранжирования используется для изменения порядка результатов. •Модель вычисляет показатели релевантности для каждой пары запрос-источник. •Результаты сортируются по повторному рейтингу и добавляются новые результаты. •Определены тестовые запросы для оценки системы. •Вопросы разделены на стандартные, перефразированные, из нескольких источников и для обобщения. •Результаты показывают, что повторное ранжирование улучшает контекст для вопросов из нескольких источников. •Вопрос о совместном слиянии: повторный поиск определил приоритет фрагмента и включил низкорейтинговые результаты. •Вопрос о достижении целей: повторный поиск уловил нюансы вопроса и предоставил множество экспериментальных результатов. •Повторное ранжирование упрощает интеграцию в конвейеры RAG. •Средства повторного ранжирования полезны для улавливания тонкой семантики и фиксации намерений пользователя.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
