Продвинутые методы RAG скачать в хорошем качестве

Продвинутые методы RAG

Если я упустил какие-то детали, дайте мне знать :) Не отставайте от революции LLM! Я могу помочь вам интегрировать машинное обучение/ИИ в вашу компанию. Консалтинг в области ИИ: https://calendly.com/mosleh-rdge/ai-c... Переупорядочивание длинных контекстов В документации LangChain «Переупорядочивание длинных контекстов» описывается модуль, который оптимизирует производительность модели за счёт переупорядочивания контекстов документов. Этот инструмент критически важен для моделей, обрабатывающих длинные или множественные документы, обеспечивая приоритет важной информации. На странице подробно описаны установка, настройка и использование с примерами кода, что делает акцент на повышении эффективности поиска. Подробнее см. в полной документации по ссылке https://python.langchain.com/docs/mod... Разбиение на фрагменты Оптимизируйте индексацию данных, настраивая размеры фрагментов и перекрытия для достижения лучших результатов поиска. Настройки по умолчанию используют размер фрагмента 1024 и перекрытие 20, но их изменение может уточнить или расширить ваши встраивания. Фрагменты меньшего размера повышают точность, позволяя учесть детальные нюансы, в то время как фрагменты большего размера обеспечивают более широкий обзор, но могут упустить из виду некоторые детали. Улучшите свой векторный индекс, настроив параметр `similarity_top_k`, чтобы получать более релевантные данные по запросу, обеспечивая эффективность и производительность вашей системы. Подробнее об оптимизации стратегий индексирования данных: https://docs.llamaindex.ai/en/stable/... Самостоятельные запросы/Фильтрация метаданных Модуль «Самостоятельные запросы» в LangChain обеспечивает возможности динамических запросов в VectorStore. Он позволяет создавать структурированные запросы с использованием языковой модели и применять эти запросы к метаданным документа для точного извлечения. Этот механизм самостоятельных запросов улучшает семантический поиск, включая заданные пользователем фильтры непосредственно в процесс запроса, обеспечивая более релевантные и целевые результаты поиска. Чтобы узнать больше о возможностях самостоятельных запросов, ознакомьтесь с полной документацией по ссылке https://python.langchain.com/docs/mod...