О чём урок
В мире больших языковых моделей (LLM) и систем генерации с дополненной выборкой (RAG - Retrieval Augmented Generation) точность извлечения информации играет ключевую роль. Мы часто используем гибридные подходы к поиску, комбинируя преимущества векторного поиска (основанного на семантическом сходстве) и традиционного поиска по ключевым словам, такого как BM25. Это позволяет нам находить документы, которые не только содержат нужные слова, но и соответствуют смыслу запроса.
Однако даже самый продвинутый гибридный поиск не всегда идеален. Представьте, что вы ищете информацию о конкретном инциденте: "что сделала команда инженеров с INC-2023-Q4-011?". Вы ожидаете, что раздел, посвященный разработке программного обеспечения (Software Engineering), будет ранжироваться выше, поскольку он напрямую упоминает "команду инженеров" и "инцидент". Но иногда, из-за особенностей индексации или распределения ключевых слов, раздел о кибербезопасности (Cybersecurity) может оказаться первым в списке, хотя он менее релевантен для данного запроса. Именно здесь на помощь приходит переранжирование (re-ranking) — мощная техника постобработки, способная значительно повысить точность извлечения.
Переранжирование — это дополнительный шаг, который выполняется после первоначального процесса поиска. Вместо того чтобы просто возвращать объединенные результаты из ваших векторных и BM25 индексов, вы передаете эти результаты большой языковой модели, такой как Claude, для интеллектуальной пересортировки. Цель состоит в том, чтобы использовать глубокое понимание контекста и семантики, присущее LLM, для оценки истинной релевантности каждого документа относительно пользовательского запроса.
Процесс переранжирования достаточно прост и включает следующие шаги:
- Выполнение гибридного поиска: Сначала вы запускаете свой существующий гибридный поиск, который объединяет результаты из векторного индекса и индекса BM25. Это формирует начальный набор потенциально релевантных документов.
- Объединение результатов: Полученные результаты объединяются в единый список кандидатов. Этот список может быть довольно длинным, содержащим документы, которые система посчитала релевантными на основе различных метрик сходства.
- Отправка результатов в Claude: Объединенный список документов-кандидатов, вместе с исходным запросом пользователя, отправляется в Claude. Здесь Claude выступает в роли интеллектуального оценщика.
- Получение переупорядоченного списка: Claude анализирует каждый документ в контексте запроса и возвращает новый, переупорядоченный…
План урока
- Введение: Преодоление ограничений гибридного поиска
- Что такое переранжирование и как оно работает?
- Создание эффективного промпта для переранжирования
- Оптимизация производительности: использование ID документов
- Интеграция переранжирования в ваш RAG-пайплайн
- Преимущества и компромиссы переранжирования
- Заключение
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.