Steigern Sie die LLM -Genauigkeit mit Abruf Augmented Generation (LAG) und Reranking

Entsperren Sie die Leistung von verstärkten LLMs: Abrufenerzeugung (RAG) und Reranking

Großsprachenmodelle (LLMs) haben KI revolutioniert, aber Einschränkungen wie Halluzinationen und veraltete Informationen behindern ihre Genauigkeit. Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Reranking bieten Lösungen an, indem LLMs in das Abrufen von dynamischen Informationen integriert werden. Lassen Sie uns diese mächtige Kombination untersuchen.

Warum fördert Lag LLMs?

llms excel bei verschiedenen nLP -Aufgaben, wie unten dargestellt:

Eine Taxonomie lösbarer Sprachaufgaben von LLMs | Iván Palomares

LLMs haben jedoch manchmal mit kontextbezogenen Antworten zu kämpfen und falsche oder unsinnige Informationen (Halluzinationen) zu generieren. Darüber hinaus wird ihr Wissen durch den "Wissensausschnitt der Trainingsdaten" begrenzt. Zum Beispiel würde ein LLM, der vor Januar 2024 trainiert wurde, nichts über eine neue Grippebeheuerin in diesem Monat wissen. Umschulung von LLMs häufig ist rechenintensiv. Lag bietet eine effizientere Alternative.

Lappen nutzt eine externe Wissensbasis, um das interne Wissen des LLM zu ergänzen. Dies verbessert die Reaktionsqualität, Relevanz und Genauigkeit ohne ständige Umschulung. Der Lag -Workflow ist:

1. Abfrage: Die Frage des Benutzers wird empfangen.
2. abrufen: Das System greift auf eine Wissensbasis zu und identifiziert relevante Dokumente.
3. generieren: Das LLM kombiniert die Abfrage und abgerufene Dokumente, um eine Antwort zu formulieren.

Reranking: Optimierung des Abrufs

Neuangebot verfeinert die abgerufenen Dokumente, um die relevantesten Informationen für die spezifische Abfrage und den Kontext zu priorisieren. Der Prozess beinhaltet:

1. Erstes Abrufen: ein System (z. B. unter Verwendung von TF-IDF- oder Vektorraummodellen) einen Satz von Dokumenten abruft.
2. Reranking: Ein ausgefeilterer Mechanismus stellt diese Dokumente auf der Grundlage zusätzlicher Kriterien zurück (Benutzerpräferenzen, Kontext, erweiterte Algorithmen).

Umrundungsprozess | Iván Palomares

Im Gegensatz zu Empfehlungssystemen konzentriert sich das Wiederaufbau auf Echtzeit-Abfragemantworten, nicht auf proaktive Vorschläge.

Reranking-Wert in ragigverstärktem LLMs

Die Wiederbelebung verbessert die LLMs mit rappenanträgen. Nach dem ersten Abrufen von Dokumenten sorgt das Reranking sicher, dass die LLM die relevantesten und qualitativ hochwertigsten Informationen verwendet und die Reaktionsgenauigkeit und Relevanz erhöhen, insbesondere in speziellen Bereichen.

Reranker -Typen

Es gibt verschiedene Ansätze, darunter:

• Multi-Vektor-Reranker: Verwenden Sie mehrere Vektor-Darstellungen für eine verbesserte Ähnlichkeitsanpassung.
• Lernen des Rangs (LTR): verwendet maschinelles Lernen, um optimale Rankings zu lernen.
• Bert-basierte Reranker: Nutzen Sie die Funktionen des Sprachverständnisses von Bert.
• Verstärkung Lernraner: Ranglisten optimieren basierend auf Benutzerinteraktionsdaten.
• Hybrid -Reranker: Mehrere Strategien kombinieren.

Bauen einer Lag -Pipeline mit dem Reranking (Beispiel für Langchain)

In diesem Abschnitt wird eine vereinfachte Lappenpipeline mit dem Umbau der Langchain -Bibliothek gezeigt. (Vollständiger Code in einem Google Colab -Notebook - Link für Kürze weggelassen). Der Beispiel verarbeitet Textdateien, erstellt Emetten, verwendet die LLM von OpenAI und enthält eine benutzerdefinierte Wiederbelebungsfunktion, die auf Cosinus -Ähnlichkeit basiert. Der Code zeigt sowohl eine Version ohne Wiederbelebung als auch eine raffinierte Version mit aktiviertem Umfeld.

Weitere Erkundung

Rag ist ein entscheidender Fortschritt in der LLM -Technologie. Dieser Artikel umfasste die Rolle von Reranking bei der Verbesserung der Lag -Pipelines. Erforschen Sie für tiefere Tauchgänge die Ressourcen für RAG, seine Leistungsverbesserungen und Langchains Fähigkeiten für die LLM -Anwendungsentwicklung. (Links für Kürze weggelassen).

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSteigern Sie die LLM -Genauigkeit mit Abruf Augmented Generation (LAG) und Reranking. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!