Beyond RAG: Прецизионная фильтрация в семантическом мире
•Магистры права знают только то, что содержится в их учебных данных •Коммерческое использование магистров в "сыром" виде глупо •Обучение пользовательского LLM работе с личными данными •Генерация дополнений для поиска •RAG развивалась и привела к новым формам и подходам •Примеры: GraphRAG, повторный поиск, семантическая маршрутизация •Вопросы пользователей часто не соответствуют контексту документов •Методы, такие как косинусоидальное сходство, не всегда эффективны •Обнаружение выбросов помогает быстро определить, является ли вопрос "да" или "нет" •Это ускоряет процесс и повышает точность •Разработана для семантической фильтрации с использованием ML •Поддерживает популярные модели встраивания •Загрузка и кодирование данных •Использование метода обнаружения выбросов для оценки векторов •Интеграция с MLflow и Sklearn •Классический ML более надежен в производственных условиях •Обнаружение выбросов экономит вычислительные и генерирующие затраты •Возможность использования с GraphRAGs
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
