Поисковая расширенная генерация ⇐ Васина Википедия

[wiki_de]

Под '''
== Процедура ==

«Поисковая дополненная генерация» по существу состоит из четырех этапов:

# Индексирование данных
# Получение данных
# Аугментация
# Генерация ответа

=== Индексирование данных ===

На первом этапе данные, на которые делается ссылка, преобразуются в векторные представления слов и индексируются в векторной базе данных. Данные могут быть неструктурированными (текст, изображения, видео, аудио), полуструктурированными или структурированными (например, из реляционной базы данных или графа знаний). В векторной базе данных встраивания слов связаны с исходными данными.

В зависимости от соответствующей реализации поисковые запросы к системе и связанные с ними ответы также могут индексироваться системой RAG.

=== Получение данных ===

Во время извлечения данных поисковый запрос пользователя сначала преобразуется в встраивание слова. Затем определяется, какие данные, хранящиеся в векторной базе данных, соответствуют запросу пользователя. Если релевантные данные найдены, они взвешиваются ( ''
Для расчета корреляции можно использовать разные методы. Использование Okapi BM25.
является типичным.
Данные могут быть отфильтрованы по разным причинам. Важно учитывать конфиденциальность данных, ограничения защиты детей, авторские права и тому подобное.

=== Аугментация ===

В процессе расширения данные, специфичные для приложения, такие как системное приглашение и метаданные пользователя, а также данные, найденные в поисковом запросе, объединяются с запросом пользователя. Сложные системы RAG могут интегрируйте запрос пользователя в различные области знаний, разделяйте и обрабатывайте конкретно.

=== Генерация ответа ===

На последнем этапе расширенный поисковый запрос передается в языковую модель, которая преобразует данные в ответ с помощью статистической модели..

Кроме того, ответ, сгенерированный языковой моделью, связан со ссылками на источники данных (обычно через универсальный идентификатор ресурса | URI), чтобы пользователь мог понять и контролировать ответ.

== Проблемы ==

Системы RAG очень сложны в реализации из-за большого количества задействованных программных систем и участников.

Кроме того, индексирование, взвешивание и фильтрация данных должны постоянно адаптироваться и расширяться с учетом постоянно меняющихся обстоятельств. Таким образом, эксплуатация системы RAG связана не только с большими усилиями по внедрению, но и с непрерывными усилиями в эксплуатации.

== Ссылки ==








Категория:Искусственный интеллект

Подробнее: https://de.wikipedia.org/wiki/Retrieval ... Generation