ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్
రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ కోసం రీర్యాంకర్ల పవర్ మరియు రెండు-దశల పునరుద్ధరణ
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు సమాచార పునరుద్ధరణ విషయానికి వస్తే, సంబంధిత సమాచారాన్ని సమర్ధవంతంగా మరియు ఖచ్చితంగా తిరిగి పొందగల సామర్థ్యం చాలా ముఖ్యమైనది. ఫీల్డ్ అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, ప్రత్యేకించి ఈ నేపథ్యంలో తిరిగి పొందే వ్యవస్థల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కొత్త పద్ధతులు మరియు పద్ధతులు అభివృద్ధి చేయబడుతున్నాయి. రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG). రీర్యాంకర్‌లతో రెండు-దశల పునరుద్ధరణ అని పిలువబడే అటువంటి సాంకేతికత, సాంప్రదాయిక పునరుద్ధరణ పద్ధతుల యొక్క స్వాభావిక పరిమితులను పరిష్కరించడానికి శక్తివంతమైన పరిష్కారంగా ఉద్భవించింది.
ఈ కథనంలో మేము రెండు-దశల పునరుద్ధరణ మరియు రీర్యాంకర్ల యొక్క చిక్కులను చర్చిస్తాము, వాటి అంతర్లీన సూత్రాలు, అమలు వ్యూహాలు మరియు RAG సిస్టమ్‌ల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచడంలో అవి అందించే ప్రయోజనాలను అన్వేషిస్తాము. మేము కాన్సెప్ట్‌లను వివరించడానికి మరియు ఈ అత్యాధునిక సాంకేతికతను మరింత లోతుగా అర్థం చేసుకోవడానికి ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు మరియు కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను కూడా అందిస్తాము.
రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG)ని అర్థం చేసుకోవడం
రెండు-దశల పునరుద్ధరణ మరియు రీర్యాంకర్ల యొక్క ప్రత్యేకతలలోకి ప్రవేశించే ముందు, పునరుద్ధరణ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) భావనను క్లుప్తంగా తిరిగి చూద్దాం. RAG అనేది డేటాబేస్‌లు లేదా డాక్యుమెంట్ సేకరణలు వంటి బాహ్య సమాచార వనరులకు యాక్సెస్‌ను అందించడం ద్వారా పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) పరిజ్ఞానం మరియు సామర్థ్యాలను విస్తరించే సాంకేతికత. వ్యాసం నుండి మరింత చూడండి "LLMలో పునరుద్ధరణ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్‌లో లోతైన డైవ్".
సాధారణ RAG ప్రక్రియ క్రింది దశలను కలిగి ఉంటుంది:
- ప్రశ్న: ఒక వినియోగదారు ప్రశ్నను సంధిస్తారు లేదా సిస్టమ్‌కు సూచనలను అందిస్తారు.
- తిరిగి పొందడం: వినియోగదారు ప్రశ్నకు సంబంధించిన సమాచారాన్ని కనుగొనడానికి సిస్టమ్ వెక్టార్ డేటాబేస్ లేదా డాక్యుమెంట్ సేకరణను ప్రశ్నిస్తుంది.
- పెరుగుదల: తిరిగి పొందిన సమాచారం వినియోగదారు యొక్క అసలు ప్రశ్న లేదా సూచనతో కలిపి ఉంటుంది.
- జనరేషన్: భాషా నమూనా ఆగ్మెంటెడ్ ఇన్‌పుట్‌ను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, దాని అవుట్‌పుట్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సమగ్రతను మెరుగుపరచడానికి బాహ్య సమాచారాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది.
RAG ఒక శక్తివంతమైన సాంకేతికతగా నిరూపించబడినప్పటికీ, దాని సవాళ్లు లేకుండా కాదు. కీలకమైన సమస్యలలో ఒకటి పునరుద్ధరణ దశలో ఉంది, ఇక్కడ సాంప్రదాయ రీట్రీవల్ పద్ధతులు అత్యంత సంబంధిత పత్రాలను గుర్తించడంలో విఫలమవుతాయి, ఇది భాషా నమూనా నుండి ఉపశీర్షిక లేదా సరికాని ప్రతిస్పందనలకు దారి తీస్తుంది.
రెండు-దశల రిట్రీవల్ మరియు రీర్యాంకర్ల అవసరం
కీవర్డ్ మ్యాచింగ్ లేదా వెక్టార్ స్పేస్ మోడల్‌ల ఆధారంగా సాంప్రదాయ రీట్రీవల్ పద్ధతులు, ప్రశ్నలు మరియు పత్రాల మధ్య సూక్ష్మ అర్థ సంబంధాలను సంగ్రహించడానికి తరచుగా కష్టపడతాయి. ఈ పరిమితి కారణంగా కేవలం ఉపరితలంగా సంబంధితంగా ఉండే లేదా రూపొందించబడిన ప్రతిస్పందన నాణ్యతను గణనీయంగా మెరుగుపరిచే కీలకమైన సమాచారాన్ని కోల్పోయే పత్రాల పునరుద్ధరణకు దారితీయవచ్చు.
ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి, పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులు రీర్యాంకర్‌లతో రెండు-దశల పునరుద్ధరణకు మారారు. ఈ విధానం రెండు-దశల ప్రక్రియను కలిగి ఉంటుంది:
- ప్రారంభ పునరుద్ధరణ: మొదటి దశలో, వెక్టర్ స్పేస్ మోడల్ లేదా కీవర్డ్-ఆధారిత శోధన వంటి వేగవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన పునరుద్ధరణ పద్ధతిని ఉపయోగించి సాపేక్షంగా పెద్ద సంఖ్యలో సంభావ్య సంబంధిత పత్రాలు తిరిగి పొందబడతాయి.
- రీర్యాంకింగ్: రెండవ దశలో, ప్రశ్నకు సంబంధించి వాటి ఔచిత్యాన్ని బట్టి ప్రారంభంలో తిరిగి పొందిన డాక్యుమెంట్‌లను మళ్లీ ఆర్డర్ చేయడానికి మరింత అధునాతన రీర్యాంకింగ్ మోడల్‌ని ఉపయోగించారు, అత్యంత సంబంధిత డాక్యుమెంట్‌లను ప్రభావవంతంగా జాబితాలో అగ్రస్థానానికి తీసుకువస్తారు.
రీర్యాంకింగ్ మోడల్, తరచుగా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ లేదా ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత నిర్మాణం, ఇచ్చిన ప్రశ్నకు పత్రం యొక్క ఔచిత్యాన్ని అంచనా వేయడానికి ప్రత్యేకంగా శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. అధునాతన సహజ భాషా అవగాహన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా, రీర్యాంకర్ ప్రశ్న మరియు పత్రాల మధ్య సెమాంటిక్ సూక్ష్మబేధాలు మరియు సందర్భోచిత సంబంధాలను సంగ్రహించవచ్చు, ఫలితంగా మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సంబంధిత ర్యాంకింగ్ లభిస్తుంది.
రెండు-దశల రిట్రీవల్ మరియు రీర్యాంకర్ల ప్రయోజనాలు
రీర్యాంకర్‌లతో రెండు-దశల పునరుద్ధరణను స్వీకరించడం RAG వ్యవస్థల సందర్భంలో అనేక ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- మెరుగైన ఖచ్చితత్వం: ప్రారంభంలో తిరిగి పొందిన పత్రాలను మళ్లీ ర్యాంక్ చేయడం ద్వారా మరియు అత్యంత సంబంధితమైన వాటిని పైకి ప్రమోట్ చేయడం ద్వారా, సిస్టమ్ భాషా నమూనాకు మరింత ఖచ్చితమైన మరియు ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని అందించగలదు, ఇది అధిక-నాణ్యత ఉత్పత్తి ప్రతిస్పందనలకు దారి తీస్తుంది.
- డొమైన్ వెలుపల సమస్యలు తగ్గించబడ్డాయి: సాంప్రదాయిక పునరుద్ధరణ కోసం ఉపయోగించే ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌లు తరచుగా సాధారణ-ప్రయోజన టెక్స్ట్ కార్పోరాపై శిక్షణ పొందుతాయి, ఇవి డొమైన్-నిర్దిష్ట భాష మరియు సెమాంటిక్స్‌ను తగినంతగా సంగ్రహించకపోవచ్చు. రీర్యాంకింగ్ మోడల్స్, మరోవైపు, డొమైన్-నిర్దిష్ట డేటాపై శిక్షణ పొందవచ్చు, "డొమైన్ వెలుపల" సమస్యను తగ్గించడం మరియు ప్రత్యేక డొమైన్‌లలో తిరిగి పొందిన డాక్యుమెంట్‌ల ఔచిత్యాన్ని మెరుగుపరచడం.
- వ్యాప్తిని: రెండు-దశల విధానం ప్రారంభ దశలో వేగవంతమైన మరియు తేలికైన పునరుద్ధరణ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా సమర్థవంతమైన స్కేలింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది, అయితే పత్రాల యొక్క చిన్న ఉపసమితి కోసం మరింత గణనపరంగా ఇంటెన్సివ్ రీర్యాంకింగ్ ప్రక్రియను రిజర్వ్ చేస్తుంది.
- వశ్యత: రీర్యాంకింగ్ మోడల్స్‌ను ప్రాథమిక పునరుద్ధరణ పద్ధతి నుండి స్వతంత్రంగా మార్చుకోవచ్చు లేదా నవీకరించవచ్చు, ఇది సిస్టమ్ యొక్క అభివృద్ధి చెందుతున్న అవసరాలకు అనుకూలత మరియు అనుకూలతను అందిస్తుంది.
కోల్‌బర్ట్: సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన లేట్ ఇంటరాక్షన్
రీర్యాంకింగ్ రంగంలో అత్యుత్తమ నమూనాలలో ఒకటి ColBERT (BERTపై సందర్భానుసారం లేట్ ఇంటరాక్షన్) ColBERT అనేది డాక్యుమెంట్ రీర్యాంకర్ మోడల్, ఇది BERT యొక్క లోతైన భాషా అవగాహన సామర్థ్యాలను ప్రభావితం చేస్తుంది, అదే సమయంలో "లేట్ ఇంటరాక్షన్" అని పిలువబడే ఒక నవల పరస్పర చర్యను పరిచయం చేస్తుంది.
ColBERT: BERTపై సందర్భోచితమైన లేట్ ఇంటరాక్షన్ ద్వారా సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన పాసేజ్ శోధన
ColBERTలోని లేట్ ఇంటరాక్షన్ మెకానిజం తిరిగి పొందే ప్రక్రియ యొక్క చివరి దశల వరకు ప్రశ్నలు మరియు పత్రాలను విడిగా ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా సమర్థవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన తిరిగి పొందేందుకు అనుమతిస్తుంది. ప్రత్యేకంగా, ColBERT స్వతంత్రంగా BERTని ఉపయోగించి ప్రశ్న మరియు పత్రాన్ని ఎన్‌కోడ్ చేస్తుంది, ఆపై తేలికైన ఇంకా శక్తివంతమైన ఇంటరాక్షన్ స్టెప్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, అది వారి సూక్ష్మమైన సారూప్యతను మోడల్ చేస్తుంది. ఈ సున్నితమైన పరస్పర చర్యను ఆలస్యం చేయడం ద్వారా కానీ అలాగే ఉంచడం ద్వారా, ColBERT లోతైన భాషా నమూనాల వ్యక్తీకరణను ప్రభావితం చేయగలదు, అదే సమయంలో డాక్యుమెంట్ ప్రాతినిధ్యాలను ఆఫ్‌లైన్‌లో ముందుగా గణించే సామర్థ్యాన్ని పొందుతుంది, ప్రశ్న ప్రాసెసింగ్‌ను గణనీయంగా వేగవంతం చేస్తుంది.
ColBERT యొక్క లేట్ ఇంటరాక్షన్ ఆర్కిటెక్చర్ అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, వీటిలో మెరుగైన గణన సామర్థ్యం, డాక్యుమెంట్ సేకరణ పరిమాణంతో స్కేలబిలిటీ మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలకు ఆచరణాత్మక అన్వయం ఉన్నాయి. అదనంగా, ColBERT డెనోయిస్డ్ పర్యవేక్షణ మరియు అవశేష కంప్రెషన్ (ColBERTv2లో) వంటి సాంకేతికతలతో మరింత మెరుగుపరచబడింది, ఇది శిక్షణ ప్రక్రియను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు అధిక పునరుద్ధరణ ప్రభావాన్ని కొనసాగిస్తూ మోడల్ యొక్క స్పేస్ పాదముద్రను తగ్గిస్తుంది.
ఈ కోడ్ స్నిప్పెట్ jina-colbert-v1-en మోడల్‌ని ఎలా కాన్ఫిగర్ చేయాలో మరియు పత్రాల సేకరణను ఇండెక్స్ చేయడానికి ఎలా ఉపయోగించాలో చూపిస్తుంది, సుదీర్ఘ సందర్భాలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగల దాని సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
రీర్యాంకర్‌లతో రెండు-దశల పునరుద్ధరణను అమలు చేయడం
ఇప్పుడు మనకు రెండు-దశల పునరుద్ధరణ మరియు రీర్యాంకర్ల వెనుక ఉన్న సూత్రాల గురించి అవగాహన ఉంది, RAG సిస్టమ్ సందర్భంలో వాటి ఆచరణాత్మక అమలును అన్వేషిద్దాం. ఈ టెక్నిక్‌ల ఏకీకరణను ప్రదర్శించడానికి మేము ప్రముఖ లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తాము.
పర్యావరణాన్ని ఏర్పాటు చేయడం
మేము కోడ్‌లోకి ప్రవేశించే ముందు, మన అభివృద్ధి వాతావరణాన్ని సెటప్ చేద్దాం. మేము పైథాన్ మరియు హగ్గింగ్ ఫేస్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లు, సెంటెన్స్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లు మరియు లాన్స్‌డిబితో సహా అనేక ప్రసిద్ధ NLP లైబ్రరీలను ఉపయోగిస్తాము.
# Install required libraries !pip install datasets huggingface_hub sentence_transformers lancedb
డేటా తయారీ
ప్రదర్శన ప్రయోజనాల కోసం, మేము హగ్గింగ్ ఫేస్ డేటాసెట్‌ల నుండి “AI-arxiv-chunked” డేటాసెట్‌ని ఉపయోగిస్తాము, ఇందులో మెషిన్ లెర్నింగ్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు పెద్ద భాషా నమూనాలపై 400 కంటే ఎక్కువ ArXiv పేపర్లు ఉన్నాయి.
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("jamescalam/ai-arxiv-chunked", split="train")
<pre>తరువాత, మేము డేటాను ముందస్తుగా ప్రాసెస్ చేస్తాము మరియు సమర్థవంతమైన పునరుద్ధరణ మరియు ప్రాసెసింగ్‌ను సులభతరం చేయడానికి దానిని చిన్న భాగాలుగా విభజిస్తాము.
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
def chunk_text(text, chunk_size=512, overlap=64):
tokens = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt", truncation=True)
chunks = tokens.split(chunk_size - overlap)
texts = [tokenizer.decode(chunk) for chunk in chunks]
return texts
chunked_data = []
for doc in dataset:
text = doc["chunk"]
chunked_texts = chunk_text(text)
chunked_data.extend(chunked_texts)
ప్రారంభ పునరుద్ధరణ దశ కోసం, మేము మా పత్రాలు మరియు ప్రశ్నలను దట్టమైన వెక్టార్ ప్రాతినిధ్యాలుగా ఎన్‌కోడ్ చేయడానికి సెంటెన్స్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్‌ని ఉపయోగిస్తాము, ఆపై LanceDB వంటి వెక్టార్ డేటాబేస్‌ని ఉపయోగించి సమీప పొరుగువారి శోధనను నిర్వహిస్తాము.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from lancedb import lancedb
# Load Sentence Transformer model
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# Create LanceDB vector store
db = lancedb.lancedb('/path/to/store')
db.create_collection('docs', vector_dimension=model.get_sentence_embedding_dimension())
# Index documents
for text in chunked_data:
vector = model.encode(text).tolist()
db.insert_document('docs', vector, text)
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from lancedb import lancedb
# Load Sentence Transformer model
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# Create LanceDB vector store
db = lancedb.lancedb('/path/to/store')
db.create_collection('docs', vector_dimension=model.get_sentence_embedding_dimension())
# Index documents
for text in chunked_data:
vector = model.encode(text).tolist()
db.insert_document('docs', vector, text)
మా డాక్యుమెంట్‌లను ఇండెక్స్ చేయడంతో, ఇచ్చిన ప్రశ్న వెక్టార్‌కు సమీప పొరుగువారిని కనుగొనడం ద్వారా మేము ప్రారంభ పునరుద్ధరణను నిర్వహించవచ్చు.
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
def chunk_text(text, chunk_size=512, overlap=64):
tokens = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt", truncation=True)
chunks = tokens.split(chunk_size - overlap)
texts = [tokenizer.decode(chunk) for chunk in chunks]
return texts
chunked_data = []
for doc in dataset:
text = doc["chunk"]
chunked_texts = chunk_text(text)
chunked_data.extend(chunked_texts)
రీర్యాంకింగ్
ప్రారంభ పునరుద్ధరణ తర్వాత, ప్రశ్నకు వాటి ఔచిత్యాన్ని బట్టి తిరిగి పొందిన పత్రాలను మళ్లీ ఆర్డర్ చేయడానికి మేము రీర్యాంకింగ్ మోడల్‌ని ఉపయోగిస్తాము. ఈ ఉదాహరణలో, మేము డాక్యుమెంట్ ర్యాంకింగ్ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన ఒక వేగవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత మోడల్ అయిన ColBERT రీర్యాంకర్‌ని ఉపయోగిస్తాము.
from lancedb.rerankers import ColbertReranker reranker = ColbertReranker() # Rerank initial documents reranked_docs = reranker.rerank(query, initial_docs)
మా reranked_docs జాబితా ఇప్పుడు ColBERT రీర్యాంకర్ ద్వారా నిర్ణయించబడిన ప్రశ్నకు వాటి ఔచిత్యం ఆధారంగా క్రమాన్ని మార్చిన పత్రాలను కలిగి ఉంది.
ఆగ్మెంటేషన్ మరియు జనరేషన్
రీర్యాంక్ చేయబడిన మరియు సంబంధిత పత్రాలు చేతిలో ఉన్నందున, మేము RAG పైప్‌లైన్ యొక్క వృద్ధి మరియు ఉత్పత్తి దశలకు వెళ్లవచ్చు. తుది ప్రతిస్పందనను రూపొందించడానికి మేము హగ్గింగ్ ఫేస్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్స్ లైబ్రరీ నుండి భాషా నమూనాను ఉపయోగిస్తాము.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-base")
# Augment query with reranked documents
augmented_query = query + " " + " ".join(reranked_docs[:3])
# Generate response from language model
input_ids = tokenizer.encode(augmented_query, return_tensors="pt")
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=500)
response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
ఎగువ కోడ్ స్నిప్పెట్‌లో, మేము మొదటి మూడు రీర్యాంక్ చేసిన డాక్యుమెంట్‌లతో అసలు ప్రశ్నను పెంచుతాము augmented_query. మేము ఈ ఆగ్మెంటెడ్ క్వెరీని T5 లాంగ్వేజ్ మోడల్‌కి పంపుతాము, ఇది అందించిన సందర్భం ఆధారంగా ప్రతిస్పందనను రూపొందిస్తుంది.
మా response వేరియబుల్ తుది అవుట్‌పుట్‌ను కలిగి ఉంటుంది, అసలు ప్రశ్నకు మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సమగ్రమైన సమాధానాన్ని అందించడానికి తిరిగి పొందిన మరియు తిరిగి ర్యాంక్ చేయబడిన డాక్యుమెంట్‌ల నుండి బాహ్య సమాచారాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది.
అధునాతన సాంకేతికతలు మరియు పరిగణనలు
మేము కవర్ చేసిన అమలు RAG సిస్టమ్‌లో రెండు-దశల పునరుద్ధరణ మరియు రీర్యాంకర్‌లను ఏకీకృతం చేయడానికి బలమైన పునాదిని అందించినప్పటికీ, విధానం యొక్క పనితీరు మరియు పటిష్టతను మరింత మెరుగుపరచగల అనేక అధునాతన సాంకేతికతలు మరియు పరిశీలనలు ఉన్నాయి.
- ప్రశ్న విస్తరణ: ప్రారంభ పునరుద్ధరణ దశను మెరుగుపరచడానికి, మీరు ప్రశ్న విస్తరణ పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు, ఇందులో సంబంధిత నిబంధనలు లేదా పదబంధాలతో అసలైన ప్రశ్నను పెంచడం ఉంటుంది. ఇది సంభావ్య సంబంధిత పత్రాల యొక్క మరింత విభిన్న సెట్‌ను తిరిగి పొందడంలో సహాయపడుతుంది.
- సమిష్టి రీర్యాంకింగ్: ఒకే రీర్యాంకింగ్ మోడల్‌పై ఆధారపడే బదులు, మీరు బహుళ రీర్యాంకర్‌లను సమిష్టిగా మిళితం చేయవచ్చు, మొత్తం పనితీరును మెరుగుపరచడానికి వివిధ మోడల్‌ల బలాన్ని పెంచుకోవచ్చు.
- ఫైన్-ట్యూనింగ్ రీర్యాంకర్స్: ముందుగా శిక్షణ పొందిన రీర్యాంకింగ్ మోడల్‌లు ప్రభావవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, డొమైన్-నిర్దిష్ట డేటాపై వాటిని చక్కగా ట్యూన్ చేయడం వలన డొమైన్-నిర్దిష్ట సెమాంటిక్స్ మరియు ఔచిత్య సంకేతాలను సంగ్రహించే వారి సామర్థ్యాన్ని మరింత మెరుగుపరుస్తుంది.
- పునరుద్ధరణ మరియు రీర్యాంకింగ్: కొన్ని సందర్భాల్లో, పునరుద్ధరణ మరియు రీర్యాంకింగ్ యొక్క ఒకే పునరావృతం సరిపోకపోవచ్చు. మీరు పునరావృత విధానాలను అన్వేషించవచ్చు, ఇక్కడ భాషా నమూనా యొక్క అవుట్‌పుట్ ప్రశ్న మరియు తిరిగి పొందే ప్రక్రియను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది మరింత ఇంటరాక్టివ్ మరియు డైనమిక్ సిస్టమ్‌కు దారి తీస్తుంది.
- బ్యాలెన్సింగ్ ఔచిత్యం మరియు వైవిధ్యం: రీర్యాంకర్‌లు అత్యంత సంబంధిత డాక్యుమెంట్‌లను ప్రమోట్ చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నప్పటికీ, ఔచిత్యం మరియు వైవిధ్యం మధ్య సమతుల్యతను సాధించడం చాలా అవసరం. వైవిధ్యం-ప్రోత్సాహక పద్ధతులను చేర్చడం వలన సిస్టమ్ దాని సమాచార వనరులలో అతిగా ఇరుకైన లేదా పక్షపాతంగా ఉండకుండా నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది.
- మూల్యాంకన కొలమానాలు: మీ రెండు-దశల పునరుద్ధరణ మరియు రీర్యాంకింగ్ విధానం యొక్క ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి, మీరు తగిన మూల్యాంకన కొలమానాలను నిర్వచించవలసి ఉంటుంది. వీటిలో ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు మీన్ రెసిప్రోకల్ ర్యాంక్ (MRR) వంటి సాంప్రదాయ సమాచార పునరుద్ధరణ కొలమానాలు అలాగే మీ వినియోగ సందర్భానికి అనుగుణంగా టాస్క్-నిర్దిష్ట మెట్రిక్‌లు ఉండవచ్చు.
ముగింపు
రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) అనేది బాహ్య సమాచార వనరులను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా పెద్ద భాషా నమూనాల సామర్థ్యాలను పెంపొందించడానికి శక్తివంతమైన సాంకేతికతగా ఉద్భవించింది. అయినప్పటికీ, సాంప్రదాయిక పునరుద్ధరణ పద్ధతులు తరచుగా అత్యంత సంబంధిత పత్రాలను గుర్తించడానికి కష్టపడతాయి, ఇది ఉపశీర్షిక పనితీరుకు దారి తీస్తుంది.
రీర్యాంకర్‌లతో రెండు-దశల పునరుద్ధరణ ఈ సవాలుకు బలవంతపు పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. ప్రారంభ వేగవంతమైన పునరుద్ధరణ దశను మరింత అధునాతన రీర్యాంకింగ్ మోడల్‌తో కలపడం ద్వారా, ఈ విధానం తిరిగి పొందిన డాక్యుమెంట్‌ల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు ఔచిత్యాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది, చివరికి భాషా నమూనా నుండి అధిక-నాణ్యత ఉత్పత్తి చేయబడిన ప్రతిస్పందనలకు దారి తీస్తుంది.
