Введение в Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) представляет собой мощный метод для поиска релевантных документов в массиве информации, которые затем передаются крупным языковым моделям (LLM) для ответов на вопросы пользователей. Традиционно, RAG использует векторное сходство для нахождения релевантных фрагментов документов, которые затем передаются в LLM для формирования ответа.
Проблемы векторного поиска
Векторное сходство является мощным инструментом, способным находить релевантные фрагменты даже в случае ошибок в запросе или использования синонимов. Однако, векторное сходство может быть неэффективным в ситуациях, когда необходимо найти специфические ключевые слова или идентификаторы, поскольку оно не выделяет их с достаточной важностью.
Роль поиска по ключевым словам
Поиск по ключевым словам, напротив, особенно хорош для нахождения специфических ключевых слов и идентификаторов. Например, алгоритм BM25 взвешивает документ с уникальным словом, присутствующим в запросе пользователя, очень высоко, гарантируя его включение в результаты поиска.
Почему стоит использовать гибридный поиск?
Гибридный поиск объединяет векторное сходство и поиск по ключевым словам, позволяя находить более релевантные документы. Это особенно полезно, когда пользователь вводит ключевые слова в свой запрос. Гибридный подход позволяет использовать сильные стороны обоих методов для улучшения результатов поиска.
Как реализовать гибридный поиск
- Реализуйте векторное извлечение через семантическое сходство.
- Реализуйте BM25 или другой алгоритм поиска по ключевым словам.
- Настройте весовые коэффициенты между семантическим сходством и сходством по ключевым словам.
Существует множество пакетов, таких как TurboPuffer, которые предоставляют инструменты для реализации гибридного поиска. Однако рекомендуется попробовать реализовать эту систему самостоятельно, чтобы лучше понять её работу.
Создание агентной RAG-системы
Агентная RAG-система отличается тем, что функция извлечения фрагментов становится инструментом, доступным LLM. Это позволяет LLM самостоятельно решать, какой запрос использовать для поиска, и даже переписывать его для улучшения результатов. Агентная система может итеративно извлекать информацию, проверять её полноту и, при необходимости, запрашивать дополнительные данные.
Преимущества агентной системы
- Агент может определять весовые коэффициенты между поиском по ключевым словам и векторным сходством.
- Агент может самостоятельно решать, когда использовать каждый из методов, что значительно повышает точность поиска.
Заключение
Гибридный поиск и агентный подход в RAG-системах открывают новые возможности для улучшения информационного поиска. Эти техники позволяют значительно повысить эффективность работы системы и могут быть легко внедрены с использованием современных инструментов и алгоритмов.
