Контекстуальный поиск: передовая техника искусственного интеллекта, снижающая уровень ошибок при извлечении блоков на 67%
Разработка моделей искусственного интеллекта (ИИ), особенно в специализированных контекстах, зависит от того, насколько хорошо они могут получать доступ и использовать предшествующую информацию. Методология Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это метод, который разработчики часто используют для улучшения производительности модели ИИ в нескольких областях.
Практические решения и ценность:
- Использование Contextual Retrieval позволяет значительно улучшить производительность ИИ, добавляя контекст к текстовым сегментам.
- Техника Contextual Retrieval снижает уровень неудачных извлечений информации на 49%, а в паре с переранжировкой – на 67%, улучшая обработку и хранение текстовых сегментов.
- Интеграция Contextual Embeddings с BM25 позволяет балансировать точное совпадение терминов и широкое семантическое понимание, улучшая извлечение наиболее важной информации.
- Contextual Retrieval позволяет работать с большими базами знаний, улучшая точность извлечения и эффективность ИИ моделей.
- Добавление этапа переранжировки улучшает производительность Contextual Retrieval, фильтруя и приоритизируя извлеченные блоки согласно их значимости для запроса пользователя.
Заключение:
Контекстуальный поиск представляет собой значительное улучшение в эффективности ИИ моделей, особенно в ситуациях, где требуется точное и достоверное извлечение информации. Contextual BM25, Contextual Embeddings и переранжировка вместе могут привести к значительному увеличению точности извлечения и общей производительности ИИ.
