하이브리드 검색 및 재고가있는 상황에 맞는 걸레 시스템 구축

이 안내서는 상황에 맞는 검색 증강 생성 (RAG) 시스템을 구축하여 상황 정보 및 하이브리드 검색 기술을 통합하여 표준 래그 접근 방식을 향상시킵니다. 표준 래그 시스템은 사용자 정의 데이터에 대한 질문에 응답하는 데 효율적이지만 문서 청킹으로 인한 컨텍스트 손실이 종종 있습니다. 이 개선 된 시스템은이 제한을 해결합니다.

목차 :

• 순진한 래그 건축
• 순진한 헝겊 제한
• 하이브리드 래그 워크 플로
• 상황에 맞는 검색이 설명되었습니다
• 상황 검색 구현
• 상황에 따라 검색 사전 프로세싱
• 하이브리드 검색 및 재고 아키텍처를 갖춘 상황에 맞는 헝겊
• 실습 구현 :
  • 종속성 설치
  • OpenAI API 키 입력
  • 환경 변수 설정
  • 데이터 세트 획득
  • JSON Wikipedia 문서 처리
  • 맥락 정보를 사용한 PDF 연구 논문 처리
  • 벡터 데이터베이스 인덱싱 및 시맨틱 검색
  • BM25 인덱싱 및 키워드 검색
  • 앙상블 검색을 가진 하이브리드 검색
  • RERANKER를 사용한 리트리버 향상
• 자주 묻는 질문

순진한 래그 건축 :

기본 걸레 시스템에는 다음이 포함됩니다.

1. 데이터 처리 및 인덱싱 : 문서는 벡터 데이터베이스에로드, 청크, 내장 및 저장됩니다.

2. 검색 및 응답 생성 : 사용자 쿼리가 처리되고, 유사한 청크가 검색되고, LLM은 검색된 컨텍스트를 사용하여 응답을 생성합니다.

순진한 걸레 한계 :

• 고립 된 청크로 인한 상황 정보 손실.
• 차선 검색 성능.
• 의미 적 유사성에만 의존합니다.

하이브리드 래그 워크 플로 :

이 접근법은 시맨틱과 키워드 검색을 결합합니다.

TF-IDF의 개선 인 BM25는 키워드 검색에 사용되어 문서 길이를 고려합니다. 두 방법의 결과는 상호 순위 융합 (RRF)을 사용하여 결합됩니다.

맥락 검색 :

이 기술은 대형 언어 모델 (LLM)에 의해 생성 된 컨텍스트 정보를 선물하여 청크 품질을 향상시킵니다. Anthropic의 연구는이 접근법의 이점을 강조합니다.

상황에 따라 검색 사전 처리 아키텍처 :

이 파이프 라인은 문서를 처리하고 청크를하고 LLM을 사용하여 상황에 맞는 정보를 생성 하며이 컨텍스트를 각 청크에 전제합니다. LLM 사용을위한 비용 최적화 전략에 대해 논의합니다.

하이브리드 검색 및 재창조 아키텍처를 갖춘 상황에 맞는 헝겊 :

이 아키텍처는 상황에 맞는 사전 처리, 하이브리드 검색 (시맨틱 및 키워드 검색), 앙상블 검색 (RRF) 및 재고 (BAAI/BGE-RERANKER-V2-M3과 같은 크로스 코더 모델 사용)를 개선 된 검색 정확도를 향상시킵니다.

실습 구현 : 이 섹션에서는 Langchain, PymupDF, ChromADB, BM25 및 OpenAI의 임베딩 및 LLM을 사용하여 코드 예제가 포함 된 상세한 단계별 안내서를 제공합니다. 코드는 데이터로드, 처리, 인덱싱, 검색 및 응답 생성을 다룹니다. 이 예는 Wikipedia 기사 및 연구 논문을 사용합니다. 샘플 쿼리로 파이프 라인을 테스트하면 시스템의 효과가 나타납니다.

결론 : 가이드는 하이브리드 검색 및 재고가있는 상황에 맞는 걸레 시스템의 구성을 성공적으로 보여 주며 순진한 걸레 시스템에 비해 개선 된 검색 정확도 및 응답 품질을 보여줍니다.

자주 묻는 질문 : 이 섹션에서는 Rag 시스템, 한계 및이 개선 된 아키텍처에 사용 된 기술에 대한 일반적인 질문에 답변합니다.

위 내용은 하이브리드 검색 및 재고가있는 상황에 맞는 걸레 시스템 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!