“`html
Проблемы больших языковых моделей
Статическая база знаний и неправильные данные — две распространенные проблемы больших языковых моделей (LLMs). Эти модели сложно предоставляют актуальную информацию в реальном времени.
Решение с помощью DMQR-RAG
Метод Retrieval-augmented generation (RAG) помогает интегрировать внешнюю, актуальную информацию для повышения точности и релевантности. Но часто возникают проблемы с неясностью и намерением в запросах пользователей, что затрудняет поиск документов.
Переписывание запросов играет важную роль в улучшении таких запросов, обеспечивая более точное соответствие намерениям пользователей.
Методы переписывания запросов
Существующие методы переписывания можно разделить на два типа: обучаемые и промпт-ориентированные. Обучаемые методы требуют аннотированных данных, в то время как промпт-ориентированные используют инженерные подходы, чтобы направить LLM в конкретных стратегиях переписывания.
Многостратегическое переписывание объединяет разные техники, улучшая разнообразие обработки запросов.
DMQR-RAG: Новый подход
Исследователи предложили DMQR-RAG — фреймворк для многообразного переписывания запросов. Он использует четыре стратегии переписывания, чтобы повысить эффективность поиска документов:
- GQR — очищает запрос от лишней информации.
- KWR — извлекает ключевые слова.
- PAR — создает псевдоответ для расширения запроса.
- CCE — фокусируется на нахождении ключевой информации.
Фреймворк также применяет адаптивный метод выбора стратегии, что позволяет оптимизировать поиск документов и избегать лишних переписей.
Результаты и преимущества
DMQR-RAG показал значительные улучшения в поиске документов и качестве ответов, превосходя базовые методы на 10%. Он особенно эффективен для малых языковых моделей, уменьшая ненужные переписи и шум в данных.
Фреймворк продемонстрировал высокую эффективность на различных наборах данных, улучшая показатели точности и полноты.
Заключение
DMQR-RAG решает проблему повышения релевантности в системах поиска, развивая многообразный фреймворк переписывания запросов. Это приводит к улучшению качества ответов и общей производительности.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте возможности применения ИИ в вашей работе.
- Определите KPI, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
- Внедряйте постепенно, начиная с небольшого проекта и анализируя результаты.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами через Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — ваш помощник в продажах, который отвечает на вопросы клиентов и генерирует контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
