SlideGar: Новый подход ИИ к использованию LLM для повторной сортировки запросов и решению проблемы ограниченного поиска

Проблема поиска документов и решение SlideGar

Метод “извлечь и ранжировать” становится всё более популярным в системах поиска документов. Этот метод позволяет переупорядочивать результаты с помощью специального ранжировщика. Однако существует важная проблема, которая ограничивает эффективность таких систем — это проблема ограниченного извлечения.

Проблема ограниченного извлечения

Когда документ не был извлечён на начальном этапе, он навсегда исключается из окончательного списка. Это приводит к потере ценной информации. Чтобы решить эту проблему, был предложен адаптивный процесс извлечения (Adaptive Retrieval, AR), который динамически расширяет набор извлекаемых документов.

Преимущества адаптивного извлечения

AR использует оценки ранжировщика для группировки похожих документов, что увеличивает вероятность включения актуальных документов, которые могли быть пропущены. Это механизм обратной связи, который повышает качество результатов поиска.

Инновационный подход SlideGar

Исследователи из Германии и Университета Глазго представили алгоритм SlideGar, который объединяет AR с большими языковыми моделями (LLM). SlideGar изменяет AR так, что результаты ранжирования представляют собой упорядоченный список документов, а не отдельные оценки релевантности.

Как работает SlideGar?

Алгоритм использует методы AR для поиска соседей документов за фиксированное время. Он обрабатывает начальный набор документов для конкретного запроса и ранжирует их, используя скользящее окно. Это позволяет учитывать контекст и улучшает качество поиска.

Результаты исследования

Эксперименты показали, что SlideGar улучшает показатели поиска на 13% и увеличивает извлечение информации на 28%. При этом задержка в вычислениях минимальна — всего 0.02%.

Заключение

Алгоритм SlideGar предлагает новое решение для проблемы ограниченного извлечения и объединяет функции AR с LLM. Это открывает новые возможности для исследований и адаптации LLM для ранжирования.

Как внедрить ИИ в вашу компанию?

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может помочь. Определите, где можно использовать автоматизацию для получения выгоды.
Установите KPI. Определите ключевые показатели, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение. Ищите варианты, которые подходят именно вам.
Внедряйте постепенно. Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и улучшайте их.