8 types de segmage pour les systèmes de chiffon - analytique vidhya

Déverrouiller la puissance du groupe dans la génération (RAG) de la récupération: une plongée profonde

Le traitement efficace de grands volumes de données de texte est crucial pour construire des systèmes de génération (RAG) robustes et efficaces de récupération. Cet article explore diverses stratégies de section, vitales pour optimiser la gestion des données et l'amélioration des performances des applications alimentées par l'IA. Nous nous plongerons dans différentes approches, mettant en évidence leurs forces et leurs faiblesses et offrir des exemples pratiques.

Table des matières

• Qu'est-ce que le morceau dans le chiffon?
• L'importance de la chasse
• Comprendre l'architecture de chiffon et le groupe
• défis courants avec les systèmes de chiffon
• Sélection de la stratégie de section optimale
• Chunking de texte basé sur des caractères
• Texte de caractère récursif Splating avec Langchain
• Chunking spécifique au document (HTML, Python, JSON, etc.)
• Chunking sémantique avec Langchain et Openai
• Chunking Agent (Chunking basé sur LLM)
• Chunking basé sur la section
• Chunking contextuel pour une récupération améliorée
• Chunking tardif pour préserver le contexte à longue portée
• Conclusion

Qu'est-ce que le bunking en chiffon?

Le groupe est le processus de division de grands documents de texte en unités plus petites et plus gérables. Ceci est essentiel pour les systèmes de chiffon car les modèles de langage ont des fenêtres de contexte limitées. Chunking garantit que les informations pertinentes restent dans ces limites, maximisant le rapport signal / bruit et améliorant les performances du modèle. L'objectif n'est pas seulement de diviser les données, mais d'optimiser sa présentation au modèle pour une récupération et une précision améliorées.

Pourquoi le bunking est-il important?

Anton Troynikov, co-fondateur de Chroma, souligne que les données non pertinentes dans la fenêtre de contexte réduisent considérablement l'efficacité de l'application. Le bunking est vital pour:

1. surmonter les limites de fenêtre de contexte: garantit que les informations clés ne sont pas perdues en raison des restrictions de taille.
2. Améliorer le rapport signal / bruit: filtre le contenu non pertinent, améliorant la précision du modèle.
3. Alimentation de l'efficacité de récupération: Facilite la récupération plus rapide et plus précise des informations pertinentes.
4. Optimisation spécifique à la tâche: Permet d'adapter les stratégies de chasse à des besoins d'application spécifiques (par exemple, résumé vs réponses de questions).

architecture de chiffon et secouer

L'architecture de chiffon comprend trois étapes clés:

1. Chunking: Les données brutes sont divisées en morceaux plus petits et significatifs.
2. ENCHÉRAGE: Les morceaux sont convertis en incorporations vectorielles.
3. Retrieval & Generation: Les morceaux pertinents sont récupérés en fonction des requêtes utilisateur, et le LLM génère une réponse en utilisant les informations récupérées.

Défis dans les systèmes de chiffon

Les systèmes de chiffon sont confrontés à plusieurs défis:

1. Problèmes de récupération: RETENU INCESTE OU INCHECLE DES INFORMATIONS PERTINES.
2. Difficultés de génération: Hallucinations, sorties non pertinentes ou biaisées.
3. Problèmes d'intégration: difficulté à combiner les informations récupérées de manière cohérente.

Choisir la bonne stratégie de section

La stratégie de section idéale dépend de plusieurs facteurs: type de contenu, modèle d'intégration et requêtes utilisateur prévues. Considérez la structure et la densité du contenu, les limites de jeton du modèle d'incorporation et les types de questions que les utilisateurs sont susceptibles de poser.

1. Chunking de texte basé sur des caractères

Cette méthode simple divise le texte en morceaux de taille fixe basés sur le nombre de caractères, quelle que soit la signification sémantique. Bien que simple, il perturbe souvent la structure et le contexte des phrases. Exemple à l'aide de Python:

text = "Clouds come floating into my life..."
chunks = []
chunk_size = 35
chunk_overlap = 5
# ... (Chunking logic as in the original example)

2. Texte de caractère récursif divisé avec Langchain

Cette approche divise récursivement du texte à l'aide de plusieurs séparateurs (par exemple, doubles lignes de nouvelles, newlines simples, espaces) et fusionne des morceaux plus petits pour optimiser pour une taille de caractère cible. Il est plus sophistiqué que le groupe basé sur les personnages, offrant une meilleure préservation de contexte. Exemple utilisant Langchain:

# ... (LangChain installation and code as in the original example)

3. Chunking spécifique au document

Cette méthode s'adapte à un groupe à différents formats de documents (HTML, Python, Markdown, etc.) en utilisant des séparateurs spécifiques au format. Cela garantit que le morceau respecte la structure inhérente du document. Des exemples utilisant Langchain pour Python et Markdown sont fournis dans la réponse originale.

4. Chunking sémantique avec Langchain et Openai

Le groupe sémantique divise le texte basé sur la signification sémantique, en utilisant des techniques telles que les incorporations de phrases pour identifier les points d'arrêt naturels. Cette approche garantit que chaque morceau représente une idée cohérente. Exemple utilisant des intégres Langchain et Openai:

# ... (OpenAI API key setup and code as in the original example)

5. Chunking agentique (Chunking basé sur LLM)

Le set d'agence utilise un LLM pour identifier les points d'arrêt naturels dans le texte, résultant en des morceaux plus contextuellement pertinents. Cette approche tire parti de la compréhension du langage et du contexte par le LLM pour produire des segments plus significatifs. Exemple à l'aide de l'API Openai:

text = "Clouds come floating into my life..."
chunks = []
chunk_size = 35
chunk_overlap = 5
# ... (Chunking logic as in the original example)

6. Chunking basé sur la section

Cette méthode exploite la structure inhérente du document (en-têtes, sous-titres, sections) pour définir des morceaux. Il est particulièrement efficace pour les documents bien structurés comme les documents de recherche ou les rapports. Exemple à l'aide de PYMUPDF et d'allocation de Dirichlet latente (LDA) pour le groupe basé sur le sujet:

# ... (LangChain installation and code as in the original example)

7. Chunking contextuel

Chunking contextuel se concentre sur la préservation du contexte sémantique au sein de chaque morceau. Cela garantit que les informations récupérées sont cohérentes et pertinentes. Exemple utilisant Langchain et une invite personnalisée:

# ... (OpenAI API key setup and code as in the original example)

8. Chunking tardif

Tardif des délais de section de section jusqu'à la génération d'incorporation pour l'ensemble du document. Cela préserve les dépendances contextuelles à longue portée, améliorant la précision des intérêts et de la récupération. Exemple utilisant le modèle Jina Embeddings:

# ... (OpenAI API key setup and code as in the original example)

Conclusion

La section efficace est primordiale pour construire des systèmes de chiffon très performants. Le choix de la stratégie de section a un impact significatif sur la qualité de la récupération de l'information et la cohérence des réponses générées. En considérant soigneusement les caractéristiques des données et les exigences spécifiques de l'application, les développeurs peuvent sélectionner la méthode de section la plus appropriée pour optimiser les performances de leur système de chiffon. N'oubliez pas de toujours donner la priorité à la maintenance de l'intégrité et de la pertinence contextuelles au sein de chaque morceau.

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!