Улучшаем RAG: Rerank и переформулировка запросов

Урок 51 из 114 курса «Cohere: LLM University»: официальный курс Cohere LLM University (Кохир) на русском языке. Урок входит в платный доступ; первые уроки курса бесплатно.

О чём урок

Для целей этой демонстрации мы заранее создали векторный индекс. Мы использовали набор данных trec-covid вместе с Azure AI Search. Для получения дополнительных инструкций и пошагового руководства по созданию этого индекса, пожалуйста, обратитесь к примеру Cohere AI Search здесь.

План урока

  1. RAG на высоком уровне — это простой процесс... но в нем много тонких сложностей
  2. Начнем с получения данных и построения нашего процесса поиска
  3. Примечание
  4. Сначала рассмотрим векторный поиск с нашими данными и сравним его с лексическим и гибридным
  5. Мы также можем получить результаты поиска по ключевым словам
  6. Или оба, используя Reciprocal Rank Fusion (RRF)
  7. Итак, давайте посмотрим, как они сравниваются
  8. Вводим семантическое переранжирование

Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.

Полезные гиды