Какие существуют методы оптимизации поиска в RAG-системах?

Некоторые методы оптимизации поиска в RAG-системах:

• Оптимизация фрагментов. www.freecodecamp.org Объёмные тексты разбивают на более мелкие блоки (чанки). www.freecodecamp.org Такая детализация позволяет поисковым системам точно определять разделы текста, которые соответствуют условиям запроса, повышая точность и эффективность. www.freecodecamp.org
• Интеграция метаданных. www.freecodecamp.org RAG-системы используют информацию, сопровождающую документы, например тип документа, автора, дату публикации и тематические теги. www.freecodecamp.org Это помогает выполнять более целенаправленный поиск. www.freecodecamp.org
• Гибридный поиск. www.freecodecamp.org Сочетает скорость и точность поиска по ключевым словам с семантическим пониманием векторного поиска. www.freecodecamp.org Изначально поиск по ключевым словам быстро сужает круг потенциальных документов. www.freecodecamp.org Впоследствии векторный поиск уточняет результаты на основе семантического сходства. www.freecodecamp.org
• Повторное ранжирование. www.freecodecamp.org Выполняется на заключительном этапе поиска для точной настройки результатов. www.freecodecamp.org Модели машинного обучения повторно оценивают показатели релевантности извлечённых документов. www.freecodecamp.org
• Декомпозиция запроса. baguzin.ru Исходный вопрос разбивают на несколько более мелких вопросов. baguzin.ru Эти вопросы могут обрабатываться последовательно или параллельно, в зависимости от требований задачи. baguzin.ru
• Извлечение по оконному методу. baguzin.ru Вместо поиска по большим фрагментам выполняется поиск по отдельным предложениям, которые наиболее соответствуют контексту. baguzin.ru Затем окно вокруг найденного предложения расширяется, чтобы создать более полный контекст. baguzin.ru
• Автоматическое объединение фрагментов. baguzin.ru Решает проблему фрагментации, которая часто возникает при использовании наивного RAG с мелкими блоками текста. baguzin.ru Используется эвристика автоматического объединения, которая собирает мелкие фрагменты в более крупные единицы, улучшая связность контекста. baguzin.ru
• Мультизапросное переформулирование. baguzin.ru Один вопрос переформулируется разными способами, затем поиск выполняется по каждому переформулированному варианту, а результаты объединяются, исключая дубли. baguzin.ru
• Метод «шага назад». baguzin.ru Способ улучшения поиска, основанный на цепочке рассуждений. baguzin.ru Генерируется «шаг назад» — более общий, абстрактный вопрос, который создаёт основу для корректного ответа на исходный вопрос. baguzin.ru