Booster la précision LLM avec une génération augmentée (RAG) de récupération et rediffusion

Déverrouiller la puissance des LLM améliorés: génération de récupération (RAG) et redirige

Les modèles de grandes langues (LLM) ont révolutionné l'IA, mais des limitations telles que les hallucinations et les informations obsolètes entravent leur précision. Génération de la récupération (RAG) et remaniement offrent des solutions en intégrant le LLMS à la récupération dynamique des informations. Explorons cette combinaison puissante.

Pourquoi le chiffon améliore les LLMS?

LLMS Excel à diverses tâches NLP, comme illustré ci-dessous:

Une taxonomie des tâches de langage résolubles par LLMS | Iván Palomares

Cependant, les LLM luttent parfois avec des réponses contextuellement appropriées, générant des informations incorrectes ou absurdes (hallucinations). De plus, leurs connaissances sont limitées par le point de «coupure des connaissances» de leurs données de formation. Par exemple, un LLM formé avant janvier 2024 ne connaîtrait pas une nouvelle souche de grippe émergeant ce mois-ci. Le recyclage LLMS est fréquemment coûteux en calcul. Le chiffon fournit une alternative plus efficace.

Rag exploite une base de connaissances externe pour compléter les connaissances internes du LLM. Cela améliore la qualité de la réponse, la pertinence et la précision sans recyclage constant. Le workflow Rag est:

1. requête: La question de l'utilisateur est reçue.
2. Récupérer: Le système accède à une base de connaissances, en identifiant les documents pertinents.
3. Générer: Le LLM combine la requête et les documents récupérés pour formuler une réponse.

RERANKING: Optimisation de la récupération

RERANKING affine les documents récupérés pour hiérarchiser les informations les plus pertinentes pour la requête et le contexte spécifiques. Le processus implique:

1. Retriel initial: Un système (par exemple, en utilisant des modèles d'espace TF-IDF ou vectoriels) récupère un ensemble de documents.
2. RERANKING: Un mécanisme plus sophistiqué réorganise ces documents sur la base de critères supplémentaires (préférences des utilisateurs, contexte, algorithmes avancés).

Processus de rediffusion | Iván Palomares

Contrairement aux systèmes de recommandation, RERANKING se concentre sur les réponses de requête en temps réel, et non les suggestions proactives.

La valeur de RERANKING dans les LLMS améliorés par les ragus

Reranking améliore considérablement les LLMS alimentées par RAG. Après la récupération initiale des documents, RERANKING garantit que le LLM utilise les informations les plus pertinentes et les plus de haute qualité, augmentant la précision et la pertinence de la réponse, en particulier dans les domaines spécialisés.

Types de remananker

Diverses approches de rediffusion existent, y compris:

• Rerrankers multi-vecteurs: Utilisez plusieurs représentations vectorielles pour une meilleure correspondance de similitudes.
• Apprendre à classer (LTR): utilise l'apprentissage automatique pour apprendre des classements optimaux.
• RERANKERS basés sur Bert: Tirez parti des capacités de compréhension du langage de Bert.
• Rerrankers d'apprentissage du renforcement: Optimiser les classements basés sur les données d'interaction utilisateur.
• Rerrankers hybrides: combiner plusieurs stratégies.

Construire un pipeline de chiffons avec reranking (exemple de Langchain)

Cette section montre un pipeline de chiffon simplifié avec rediffusion en utilisant la bibliothèque Langchain. (Code complet disponible dans un ordinateur portable Google Colab - Lien omis pour la concision). L'exemple traite des fichiers texte, crée des intégres, utilise le LLM d'OpenAI et intègre une fonction de rediffusion personnalisée basée sur la similitude des cosinus. Le code présente à la fois une version sans rediffusion et une version raffinée avec RERANKING activé.

Exploration supplémentaire

Rag est un progrès crucial dans la technologie LLM. Cet article a couvert le rôle de RERANKING dans l'amélioration des pipelines de chiffon. Pour des plongées plus profondes, explorez les ressources sur le chiffon, ses améliorations de performances et les capacités de Langchain pour le développement des applications LLM. (Liens omis pour la concision).

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!