Membina sistem kain kontekstual dengan carian & renanking hibrid

Butiran panduan ini membina sistem pengambilan semula kontekstual (RAG), meningkatkan pendekatan RAG standard dengan memasukkan maklumat kontekstual dan teknik carian hibrid. Sistem Rag Standard, sementara cekap untuk menjawab soalan mengenai data tersuai, sering mengalami kerugian konteks akibat dokumen. Sistem yang lebih baik ini menangani batasan ini.

Jadual Kandungan:

• Senibina Rag Naive
• Batasan kain naif
• Aliran kerja kain hibrid
• Pengambilan kontekstual dijelaskan
• Melaksanakan pengambilan semula kontekstual
• Pra-pemprosesan kontekstual
• Kain kontekstual dengan carian hibrid & seni bina renking
• Pelaksanaan tangan:
  • Pemasangan Ketergantungan
  • Input utama API Terbuka
  • Persediaan Pembolehubah Alam Sekitar
  • Pengambilalihan dataset
  • Pemprosesan dokumen json wikipedia
  • Pemprosesan kertas penyelidikan PDF dengan maklumat kontekstual
  • Pengindeksan Pangkalan Data Vektor & Pengambilan Semantik
  • Pengindeksan BM25 & Pengambilan Kata Kunci
  • Carian Hibrid dengan Pengambilan Ensemble
  • Peningkatan Retriever dengan Pengaliran
• Soalan yang sering ditanya

Senibina Rag Naive:

Sistem RAG asas melibatkan:

1. Pemprosesan & Pengindeksan Data: Dokumen dimuatkan, dipotong, tertanam, dan disimpan dalam pangkalan data vektor.

2. Generasi Pengambilan & Respons: Pertanyaan Pengguna diproses, bahagian yang sama diambil, dan LLM menghasilkan respons menggunakan konteks yang diambil.

Keterbatasan kain naif:

• Kerugian maklumat kontekstual disebabkan oleh ketulan terpencil.
• Prestasi pengambilan suboptimal.
• Bergantung pada persamaan semantik sahaja.

Aliran Kerja Rag Hibrid:

Pendekatan ini menggabungkan carian semantik dan kata kunci:

BM25, penghalusan TF-IDF, digunakan untuk carian kata kunci, pemfaktoran dalam panjang dokumen. Hasil dari kedua -dua kaedah digabungkan menggunakan Fusion Rank Ranks (RRF).

Pengambilan Kontekstual:

Teknik ini meningkatkan kualiti bahagian dengan membuat maklumat konteks yang dihasilkan oleh model bahasa yang besar (LLM). Penyelidikan Anthropic menyoroti manfaat pendekatan ini.

Senibina pra-pemprosesan kontekstual:

Paip ini memproses dokumen, memotongnya, menghasilkan maklumat kontekstual menggunakan LLM, dan mempersiapkan konteks ini kepada setiap bahagian. Strategi pengoptimuman kos untuk penggunaan LLM dibincangkan.

RAG Kontekstual dengan Carian Hibrid & Seni Bina Reranking:

Senibina ini mengintegrasikan carian pra-pemprosesan, carian hibrid (semantik dan kata kunci), pengambilan semula ensemble (RRF), dan reranking (menggunakan model silang silang seperti Baai/BGE-Reranker-V2-M3) untuk ketepatan pengambilan semula.

Pelaksanaan Hands-On: Bahagian ini menyediakan panduan terperinci, langkah demi langkah dengan contoh kod menggunakan Langchain, Pymupdf, Chromadb, BM25, dan LLM OpenAI. Kod ini meliputi pemuatan data, pemprosesan, pengindeksan, pengambilan semula, dan penjanaan tindak balas. Contohnya menggunakan artikel Wikipedia dan kertas penyelidikan. Menguji saluran paip dengan pertanyaan sampel menunjukkan keberkesanan sistem.

Kesimpulan: Panduan ini berjaya menunjukkan pembinaan sistem RAG kontekstual dengan carian hibrid dan pengalihan semula, mempamerkan ketepatan pengambilan semula dan kualiti tindak balas berbanding dengan sistem RAG naif.

Soalan Lazim: Bahagian ini menjawab soalan umum mengenai sistem RAG, batasan mereka, dan teknik yang digunakan dalam seni bina yang lebih baik ini.

Atas ialah kandungan terperinci Membina sistem kain kontekstual dengan carian & renanking hibrid. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!