Vespa.AI спонсировал этот пост.
Системы извлечения в поисках генерации (RAG) постоянно сталкиваются с компромиссом: точные результаты часто означают более высокую задержку и затраты, в то время как более быстрые ответы рискуют потерять контекст и точность. Решение не выбирает один или другой. Это переиздание поиска. Давайте рассмотрим три метода, которые вместе устраняют этот компромисс: многофазный рейтинг, многоуровневый поиск и семантическое блюдо.
В сочетании они создают стек поиска, который уравновешивает скорость, масштабируемость и точность.
Многофункциональный рейтинг: постепенное уточнение результатов
В основе поиска лежит рейтинг. Запуск ранжирования глубокого машинного обучения (ML) по всему набору кандидатов вносит повышенную задержку и увеличивает стоимость инфраструктуры. С другой стороны, только легкие методы оценки не могут запечатлеть достаточно контекста, поэтому точность страдает. Вот почему многофинальный подход обеспечивает сбалансированную альтернативу.
Вместо того, чтобы выбирать между дорогими глубокими моделями или быстрой, но мелкой эвристикой, многофазные этапы ранжирования забивают от дешевых до дорогостоящих. Легкие фильтры (лексические, приблизительные ближайшие соседки или ANN) быстро обрезают бассейн кандидатов, в то время как постепенно более тяжелые функции ML применяются только к верхним результатам. Это сохраняет точность, сохраняя задержку и вычислить под контролем.
Многофункциональный рейтинг обеспечивает сбалансированную альтернативу:
- Фаза 1: Быстрая фильтрация с использованием сопоставления ключевых слов или поиска ANN.
- Фаза 2: Помещение с плотными вторжениями, меры сходства гибридных сходства или индивидуальных выражений в рейтинге.
- Фаза 3+: Усовершенствованные машинные модели, сигналы персонализации или правила оценки, специфичные для домена.
Эта поэтапная уточнение гарантирует, что дорогие модели применяются только в том случае, если они добавляют наибольшую ценность.
Преимущества включают:
- Точность с учетом затрат: Потратьте стратегически расчет по разным этапам.
- Гибридная логика: Смешивание символических правил, семантического сходства и поведенческих данных.
- Персонализация: Адаптировать результаты к отдельным пользователям или сеансам.
О здравоохранению этих лучших практик в крупномасштабном поиске и рекомендациях, многофазный рейтинг позволяет RAG Systems обеспечивать точные результаты без нарушения бюджетов задержки.
Многослойный поиск: основание качества ранжирования
Даже самый сложный многофазный рейтинг стека не может компенсировать плохие единицы поиска или шумные входы. Качество ранжирования в значительной степени зависит от выбранного вами единицы поиска:
- Мелкозернистые куски (абзацы или скользящие окна) Максимизируйте отзыв, поскольку даже короткие запросы могут соответствовать. Но они вводят компромиссы:
- Фрагментация контекста: Ключевые сигналы разбиваются на куски.
- Избыточность: Перекрывающиеся куски раздувают размер индекса и вызывают дубликаты.
- Вниз по течению бремя: Рейтинг и крупные языковые модели (LLMS) должны вместе сшивать фрагментированные доказательства, увеличивая использование токенов и задержку.
- Поиск всего отдела сохраняет глобальный контекст и снижает избыточность, но часто жертвует точностью. Большие пролеты нерелевантного текста втягиваются в подсказки, разбавляя релевантные сигналы, завышая затраты на токен и делают переосмысление менее эффективным.
Хорошо продуманная стратегия поиска, как правило, приземляется между ними: определение семантического поиска, которая фиксирует достаточно местного контекста, чтобы быть автономным, сохраняя при этом структурные метаданные (заголовки, разделы, временные метки), которые могут использовать ниже по течению. Этот баланс гарантирует, что рейтинг работает над высококачественными кандидатами, сводя к минимуму впустую вычисление и максимизируя отношение сигнал / шум, которое питает LLM.
Слоистый поиск достигает этого баланса, объединяя оба уровня актуальности:
Этот иерархический процесс сохраняет более широкий контекст сигналов на уровне документов, сужаясь до конкретных пролетов, которые имеют значение.
Преимущества включают:
- Сокращенное использование токена и снижение оперативных затрат.
- Более чистый, более согласованный контекст для LLM.
- Улучшенная точность, не жертвуя отзывом.
Семантический кункинг: точность начинается с предварительной обработки
Наконец, качество поиска зависит от того, как вы индексируете свои данные. Документы с длинными формами, хранящиеся в виде монолитов, часто производят шумный поиск, потому что только часть содержания имеет отношение к данному запросу.
Semantic Chunking обращается к этому, разделяя документы на значимые, автономные подразделения, такие как абзацы или логические разделы, сохраняя при этом контекстуальные метаданные, такие как заголовки, авторство или временные метки.
Преимущества включают:
- Высшее отзыв: Более гранулированные входные точки в документы.
- Лучшая точность: Неактуальные разделы могут быть исключены в запрос.
- Обогащение метаданных: Поддерживает символическую фильтрацию и рейтинг вниз по течению.
Чункин может увеличить размер индекса и требует тщательного быстрого сборки, но в сочетании с многоуровневым поиском и многофазным ранжированием он становится мощной основой для точности.
Создание готового к производству стека для тряпки для тряпки
Вместе эти три метода рассматривают самые большие болевые точки в масштабировании тряпки:
- Пользуемые подсказки от включения слишком большого количества контента.
- Фрагментация контекста из изолированных кусков.
- Жесткие ранжирование трубопроводов, которые игнорируют логику доменов.
Следовательно, надежный стек для поиска должен:
- Индексные документы с семантическим блюдом при сохранении метаданных.
- Получить иерархически с помощью слоистого извлечения.
- Эффективно уточнить результаты с помощью многофазного ранжирования.
Эта комбинация обеспечивает более точные, экономически эффективные и заслуживающие доверия выходы LLM, особенно в сочетании с быстрой инженерией с учетом поиска.
Последние мысли
По мере масштаба Rag Systems дизайн поиска становится ключевым отличием. Выходя за рамки простого вектора или Ann Search для включения многофазного ранжирования, многослойного поиска и семантического бродяга значительно повышает как эффективность, так и качество выпуска.
Vespa был построен для решения этих проблем поиска в масштабе Enterprise. Его тензорная архитектура поддерживает многофазный рейтинг, многослойный поиск и семантический подъем непосредственно в кластере, устраняя внешние узкие места и дорогостоящие обходные пути. Запустив поиск и рейтинг, где живут данные, VESPA обеспечивает высокие результаты с низкой задержкой, высокие результаты по миллиардам документов и тысяч запросов в секунду.
Независимо от того, строите ли вы помощников по знаниям, исследовательским агентам или крупномасштабным производственным тряпичным системам, VESPA предоставляет основу поиска, которая сохраняет генеративную, эффективную, эффективную и готовую к масштабу.
Узнайте, как Vespa Powers поиск в недоумении.
Vespa.AI-это платформа для создания приложений, управляемых искусственным интеллектом для поиска, рекомендаций, персонализации и тряпки. Он обрабатывает большие объемы данных и высокие показатели запросов, предлагая эффективные данные, вывод и управление логикой. Доступно как управляемый сервис, так и с открытым исходным кодом. Узнайте больше последних из Vespa.AI Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech, быстро движется, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Бонни Чейз-страстный маркетолог продукта в Vespa.AI с умением для перевода сложных концепций ИИ в пользовательские решения. С учетом более десяти лет стратегии продукта и выхода на рынок она процветает на пересечении технологий и потребностей клиентов. Подробнее от Бонни Чейз
