10,9 тыс подписчиков
12 стратегий настройки готовых к производству RAG-приложений
В этой статье будем рассматривать конвейер RAG (Retrieval-Augmented Generation — генерация с расширенным извлечением) с точки зрения специалиста по изучению данных.
Мы обсудим потенциальные “гиперпараметры”, с которыми можно экспериментировать, чтобы улучшить производительность конвейера RAG. В качестве аналогии можно привести опыты в сфере глубокого обучения, где, например, методы расширения данных — это не гиперпараметры, а своеобразные рычаги, которые настраивают и с которыми проводят эксперименты.
В этой статье мы также рассмотрим различные применимые стратегии настроек, сами по себе не являющиеся гиперпараметрами.
Мы обсудим нижеуказанные гиперпараметры, распределенные по соответствующим этапам. На этапе поглощения данных конвейером RAG можно добиться повышения производительности за счет:
🟡очистки данных;
🟡разбивки на фрагменты;
🟡эмбеддинг-моделей;
🟡использования метаданных;
🟡мультииндексации;
🟡алгоритмов индексирования.
На этапе вывода (извлечения и генерации) вы можете воспользоваться:
🟢преобразованием запросов;
🟢оптимизацией параметров извлечения;
🟢продвинутыми стратегиями извлечения;
🟢моделями повторного ранжирования;
🟢LLM;
🟢промпт-инжинирингом.
Обратите внимание: в этой статье рассматриваются варианты использования RAG по отношению к текстам. Для мультимодальных RAG-приложений могут применяться иные соображения.
📌 Статья
1 минута
16 февраля 2024