Гибридный поиск в RAG

О чём урок

Мультипоисковый RAG-конвейер: Гибридный Подход к Извлечению Информации В мире больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, способность извлекать точную и актуальную информацию из обширных баз знаний является ключевой для создания по-настоящему полезных приложений. Технология Retrieval Augmented Generation (RAG) позволяет LLM обращаться к внешним источникам данных, чтобы генерировать ответы, основанные на фактах. Однако эффективность RAG напрямую зависит от качества механизма извлечения информации. В этом уроке мы рассмотрим продвинутый гибридный подход к поиску, который объединяет сильные стороны различных методов для достижения беспрецедентной точности. При создании систем RAG разработчики часто сталкиваются с выбором между различными стратегиями поиска. Двумя наиболее распространенными являются семантический поиск и лексический поиск. Семантический поиск (на основе векторных представлений, или vector embeddings) превосходно понимает смысл запроса, даже если он не содержит точных ключевых слов. Он может находить релевантные документы, используя синонимы, контекст и общую идею. Например, запрос "стоимость поездки" может найти документы о "цене билета" или "тарифах на проезд". Однако иногда он может быть слишком "креативным" и возвращать результаты, которые семантически близки, но не содержат точных терминов, необходимых для конкретного ответа. Лексический поиск (например, с использованием алгоритма BM25) фокусируется на точном совпадении ключевых слов. Он очень эффективен, когда пользователь ищет конкретные термины или фразы. Например, если вы ищете "отчет INC-2023-Q4-011", BM25 быстро найдет документы, содержащие именно этот идентификатор. Его недостаток в том, что он плохо справляется с синонимами или запросами, сформулированными иначе, чем текст в документах. Каждый из этих методов имеет свои сильные стороны и ограничения. Идея гибридного подхода заключается в том, чтобы объединить их, используя преимущества обоих и компенсируя их недостатки, тем самым обеспечивая более точные и полные результаты поиска. Когда у нас есть две независимые реализации поиска — VectorIndex для семантического поиска и BM25Index для лексического, — следующим шагом является их объединение в единый конвейер. Этот гибридный подход использует сильные стороны обоих методов для получения более точных результатов.

План урока

1. Ограничения Традиционного Поиска и Необходимость Гибридного Подхода
2. Архитектура Гибридного Поиска: Координатор Retriever
3. Объединение Результатов: Алгоритм Reciprocal Rank Fusion (RRF)
4. Преимущества и Модульность Гибридного Подхода