#RAG

Мы работаем над следующим обновлением RAG-системы. Оно призвано обеспечить более высокую точность поиска материалов для проектов, у которых большие текстовые документы. Мы не можем раскрывать всех подходов, которые мы применяем, но кое-какую завесу хотелось бы приоткрыть и поделиться тем, насколько мы скрупулезно занимаемся алгоритмами.

96.16%

На данный момент, это показатель точности сопоставления информации из документов в собственных синтетических тестах по загруженным файлам (до обновления). Суть этого показателя заключается в точности получения подходящих отрывков текста из документов для формирования ответов нейросетью. Так называемый ретривинг.

Как правило таких отрывков подбирается несколько, и процент как раз таки отражает качество подбора данных отрывков, исходя из заданного вопроса по теме загруженной базы знаний. Подразумевается, что все ответы сформированы строго в рамках загруженных документов.

Как вы видите, показатель получен на примере 3х больших документов (разные тематические книги) на 4800 вопросах.