«`html
Проблемы больших языковых моделей
Статическая база знаний и неточности в информации — две распространенные проблемы больших языковых моделей (LLMs). Статическая природа знаний в LLMs затрудняет предоставление актуальной информации в реальном времени.
Решение с помощью RAG
Метод генерации с дополнением извлечения (RAG) решает проблему интеграции внешней информации для повышения точности и актуальности. Однако неясность и отклонения в запросах пользователей могут мешать эффективному извлечению документов. Переписывание запросов помогает уточнить вводимые данные, чтобы извлеченные документы лучше соответствовали намерениям пользователя.
Методы переписывания запросов
Существующие методы переписывания запросов в системах RAG можно разделить на два типа: основанные на обучении и основанные на подсказках. Методы, основанные на обучении, используют аннотированные данные или обучение с подкреплением. Методы на основе подсказок используют инженерные подходы для управления LLM в процессе переписывания. Хотя методы на основе подсказок экономичны, они часто не обеспечивают достаточную обобщаемость и разнообразие.
Многостратегическое переписывание
Многостратегическое переписывание сочетает различные подходы на основе подсказок для обработки разнообразных типов запросов и улучшения извлечения.
DMQR-RAG: Новая структура переписывания запросов
Исследователи предложили DMQR-RAG — структуру разнообразного много-запросного переписывания. Она использует четыре стратегии переписывания для повышения производительности. Также предложен адаптивный метод выбора стратегии, который минимизирует количество переписываний и оптимизирует общую производительность.
Четыре стратегии переписывания
- GQR: Уточняет запрос, убирая шум и сохраняя релевантную информацию.
- KWR: Извлекает ключевые слова, предпочтительные для поисковых систем.
- PAR: Создает псевдоответ для расширения запроса с полезной информацией.
- CCE: Сосредотачивается на поиске ключевой информации.
Преимущества DMQR-RAG
DMQR-RAG динамически определяет лучшие стратегии для каждого запроса, избегая излишних переписываний. Эксперименты показывают, что предложенные методы значительно улучшают извлечение документов и качество ответов. Они превосходят базовые методы, достигая прироста производительности примерно на 10% и демонстрируя особую эффективность для небольших языковых моделей.
Заключение
DMQR-RAG решает проблему повышения актуальности в системах извлечения, развивая разнообразную структуру переписывания запросов и адаптивный метод выбора стратегии. Это приводит к улучшению актуальности и разнообразия извлекаемых документов, что в свою очередь повышает общую производительность в генерации с дополнением извлечения.
Как использовать ИИ для развития бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, грамотно используйте DMQR-RAG.
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru.
«`
