検索拡張生成（RAG）および再ランキングによるLLMの精度を高める

強化されたLLMSの力のロックを解除：検索された生成（RAG）と再ランキング

大規模な言語モデル（LLM）はAIに革命をもたらしましたが、幻覚や時代遅れの情報などの制限がその正確性を妨げています。 検索された生成（RAG）および再ランキングは、LLMを動的な情報検索と統合することによりソリューションを提供します。 この強力な組み合わせを調べてみましょう。

なぜragがLLMSを強化するのですか？

以下に示すように、さまざまなNLPタスクでllmsが優れています：

LLMSによる解決可能な言語タスクの分類法| IvánPalomares ragは、外部の知識ベースを活用して、LLMの内部知識を補完します。これにより、一定の再訓練なしに応答の品質、関連性、精度が向上します。 ラグワークフローは：

です

クエリ：

ユーザーの質問が受信されます。

1. 取得：システムはナレッジベースにアクセスし、関連するドキュメントを識別します。
2. Generate： LLMはクエリと取得ドキュメントを組み合わせて、応答を策定します。 再ランキング：検索を最適化
3. 再ランキングは、取得したドキュメントを改良して、特定のクエリとコンテキストに最も関連する最も関連する情報を優先順位付けします。 プロセスには次のものが含まれます
初期検索：

システム（たとえば、TF-IDFまたはベクタースペースモデルを使用する）は、一連のドキュメントを取得します。

RERANKING：

より洗練されたメカニズムは、追加の基準（ユーザー設定、コンテキスト、高度なアルゴリズム）に基づいてこれらのドキュメントを再配置します。

再ランキングプロセス| IvánPalomares推奨システムとは異なり、再ランキングは、積極的な提案ではなく、リアルタイムクエリ応答に焦点を当てています。 ragが強化されたllms における再ランキングの価値 再ランキングは、ぼろきれのLLMSを大幅に強化します。 最初のドキュメント検索後、RerankingはLLMが最も適切で高品質の情報を使用し、特に専門分野で応答の正確性と関連性を高めます。

rerankerタイプ

：

を含むさまざまな再ランキングアプローチが存在します

• マルチベクトル再lankers：複数のベクトル表現を使用して、類似性マッチングを改善するために使用します。
• ランク付けの学習（LTR）：最適なランキングを学ぶために機械学習を採用しています。
BERTベースの再lankers：
• Bertの言語理解能力を活用してください 補強学習再lankers：
ユーザーインタラクションデータに基づいてランキングを最適化します。
• ハイブリッド再lankers：複数の戦略を組み合わせる
• 再ランキング付きのラグパイプラインの構築（LangChainの例） このセクションでは、Langchainライブラリを使用して再ランキングを使用した単純化されたRAGパイプラインを示しています。 （Google Colab Notebookで利用可能な完全なコード - Brevityのためにリンク省略）。 この例は、テキストファイルを処理し、埋め込みを作成し、OpenaiのLLMを使用し、Cosineの類似性に基づいてカスタム再ランキング機能を組み込んでいます。 このコードは、再ランキングのないバージョンと、再ランキングを有効にした洗練されたバージョンの両方を紹介します。 さらなる調査

ラグは、LLMテクノロジーの重要な進歩です。 この記事では、ラグパイプラインの強化におけるRerankingの役割について説明しました。 より深いダイブについては、ぼろきれ、そのパフォーマンスの改善、LLMアプリケーション開発のためのLangchainの機能に関するリソースを探索してください。 （Brevityのために省略されたリンク）。

以上が検索拡張生成（RAG）および再ランキングによるLLMの精度を高めるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。