Проблемы больших языковых моделей

Статическая база знаний и создание галлюцинаций — это распространенные проблемы больших языковых моделей (LLMs). Эти модели имеют статические параметры, что затрудняет предоставление актуальной информации в реальном времени.

Решение с помощью RAG

Метод генерации, дополненной извлечением (RAG), решает проблему интеграции внешней информации в реальном времени для повышения точности. Однако неясность и неоднозначность запросов пользователей могут затруднить эффективное извлечение документов. Переписывание запросов помогает уточнить вводимые данные, чтобы результаты лучше соответствовали намерениям пользователей.

Методы переписывания запросов

Существующие методы переписывания запросов можно разделить на два типа: основанные на обучении и основанные на подсказках. Методы, основанные на обучении, используют аннотированные данные, а методы на подсказках — инженерные подходы для управления LLM в конкретных стратегиях переписывания. Многостратегическое переписывание сочетает разные техники для улучшения разнообразия извлечения.

DMQR-RAG: новая рамка

Исследователи из нескольких университетов представили DMQR-RAG — рамку для многообразного переписывания запросов. Она использует четыре стратегии переписывания на разных уровнях информации для повышения производительности. Также предложен адаптивный метод выбора стратегии, который минимизирует количество переписываний.

Стратегии переписывания

DMQR-RAG включает четыре стратегии: GQR, KWR, PAR и CCE. GQR очищает запрос от шумов, KWR извлекает ключевые слова, PAR создает псевдоответ для расширения запроса, а CCE находит ключевую информацию.

Эффективность DMQR-RAG

Рамка поддерживает адаптивный выбор стратегии, что позволяет динамически определять лучшие подходы для каждого запроса. Эксперименты показывают, что DMQR-RAG значительно улучшает извлечение документов и качество ответов, достигая прироста производительности до 10% по сравнению с базовыми методами.

Заключение

DMQR-RAG решает проблему повышения релевантности в системах извлечения, предлагая многообразное переписывание запросов и адаптивный выбор стратегии. Это приводит к улучшению качества извлеченных документов и общей производительности.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, используйте DMQR-RAG для повышения производительности. Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где можно автоматизировать процессы.

Шаги по внедрению ИИ

• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.
• Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Дополнительные ресурсы

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам. Попробуйте нашего ИИ ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.