LongRAG: Прочный фреймворк для ответов на вопросы с длинным контекстом
Модели больших языков (LLM) изменили подход к ответам на вопросы с длинным контекстом. LongRAG решает проблемы, связанные с точностью и полнотой ответов.
Проблемы с существующими решениями
Модели, такие как Gemini и GPT4-128k, могут обрабатывать целые документы, но часто теряют важную информацию. Системы RAG, хотя и пытаются улучшить качество ответов, имеют свои ограничения:
- Нарушение контекста
- Недостаточная информация в частях текста
- Низкая плотность фактических данных
Решения LongRAG
LongRAG включает четыре компонента:
- Гибридный извлекатель: Использует стратегию, которая сохраняет связи между полученными частями текста.
- Извлекатель информации с поддержкой LLM: Сопоставляет извлеченные данные с исходными параграфами, обеспечивая последовательность.
- Фильтр на основе Chain of Thought: Фильтрует нерелевантную информацию, обеспечивая глобальный взгляд.
- Генератор с поддержкой LLM: Синтезирует информацию для получения точных ответов.
Преимущества LongRAG
LongRAG показывает лучшие результаты в сравнении с другими системами, такими как LongAlign и Self-RAG:
- На 6.16% лучше в выявлении фактических деталей.
- До 17.25% повышения производительности по сравнению с Vanilla RAG.
- Эффективность на маленьких и больших языковых моделях, что делает систему доступной для локального применения.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Для успешного внедрения ИИ следуйте этим шагам:
- Определите, где можно применять автоматизацию.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI).
- Выберите подходящее решение по ИИ и начинайте с небольших проектов.
- Анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
