Семантычны пошук супраць вектарнага: у чым розніца
Семантычны і вектарны пошук: спачатку пошук па ключавых словах, потым вектары і сэнс, дзе кожны выйграе і як іх спалучаць для пошуку ў RAG.
Крыніцы: Semantic Search vs Vector Search: What’s the Difference, and Where Do They Fit in RAG?
У гэтым карыце парадоксу перакладзеныя ад сыр'ём да рабочай сістэмы для тэмы: Семантычны пошук протыў Вектарнага пошуку: у чаму розніця, і якія ў ўзаеце RAG?. Акцэнт ставіцца на практычныя крокі, чыстае перакананне і код, які можна проста дадаць у рэпазітарый, не прабуючы здогадвацца пра намеры. У стадыўцы Апгляду неабходна з'явіць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крытэрыя завершэння прычымо перад зменай коду. Аператары должны магчымае перадзягнуць крок з вядомага пункта контролю, не прабуючы здогадвацца пра схованы стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выйшоў, прычына нехацкага рэзультата паказвае адно конкрэтнае завада, а не заплутаны ланцюг задач.
1. Пачніце з самага простага ментальнага модэлю
Калі працюеце над стадзіяй «1. Пачніце з…», спачатку запісайце кантракт: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс пераконтроўвае, каб пазнейшыя змены коду былі чыстымі. Спрэцьвуйце да гэтай стадзіяй як да кантракта межа данымі і перакананымі выходамі. Дайце назву артыфактам, задаце правілы пераканання успеху і адмовіцеся ад тыхоўага частковага завершэння. Зберагачвайце у кешы стабільныя інструкцыі сістэмы і схемы інструментаў. Перадача таго ж прамэра ёсць частым выклікам зношвання рэсурсаў.
Пошук за ключавымі словамі
Калі працюеце на стадыі пошуку за ключоўкамі, спачатку запісайце умовы контракту: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага невыпання. Такі спіс пераконвае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Запісвайце час выканання і кост токенаў або запытаў праза функцыйнае рэзультат. Відразлівасць костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавай версіі ў спяльныя сераўы. Замерьце рэкалі на фіксаванай сэтке запытаў прычым рэгулюванні прапаза. Частая змена прапаза рэдка калі-небудзь выправляе слабыя рэзультаты пошуку.
Пошук вектараў
Калі працюеце над стадзіяй Vector Search, спачатку запісайце умовы варакту: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выканаецца пад частковым нявыполненнем. Такі спіс контролю дапамагае заліцьваваць чыстасць пазнейшых змян у кодзе. Храніце настройкі параду ўнутры кодзы прыемленае. Файлы сераўіса, хранальнікі секрэтных дадзеных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, куды аператары можаюць адбавіць аўдыт без неабяжлівага чытання всей структуры. Замерайце рэкалі на фіксаваным наборы запытанняў прычым падлашоўванні запытанняў. Частае змяненне запытанняў рэдка калі вядомае слабую эфектыўнасць пошуку. Калі працюеце над стадзіяй Vector Search, спачатку запісайце умовы варакту: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выканаецца пад частковым нявыполненнем. Такі спіс контролю дапамагае заліцьваваць чыстасць пазнейшых змян у кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, адказ за гэта павінен вядомаць аб адной адпаведальнасці, а не пра заплутаны працэс.
Семантычны пошук
Этап семантычнага пошуку працюе наяўней, калі яго спрыяваць як мерыемую структуру. Зафіксавайце адны ідэальны прыклад, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць сферу дзеяння. Спрыяйце цэму этапу як кантракту межа вхіднымі данымі і паверыжанымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы артыфактам, задаць крытэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхняй частковай працы без паведамлення. Раздзеліце правілы часткавага апрантавання даных і правілы ўзяць іх. Змена адных не павінна вымагаць перапісву іншых, калі зменяюцыся паказнікі якосці.
Keyword Search
↓
Match words
Vector Search
↓
Match embedding similaritySemantic Search
↓
Match meaning / relevance
2. Што такое пошук за ключовымі словамі?
Этап «Што такое ключавая фраза» працюе найкрашча, калі яго розглядаць як вімероўваную велічыну. Зафіксавайце адна ідэальная транскрыпцыя, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць масштабы. Запісвайце часы выканання і кост токеноў або запіта праза функцыональныя рэзултаты. Відразувая візуабельнасць костаў запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмовай асяроддзя ў спяльнаныя сераўы. Раздзеляйце правілы часткавання дадзеных і правілы ўзяць дадзеныя. Змена аднаго з іх не должна вымагаць перапісвы другога, калі зменяюцца паказнікі якосці.
annual
leave
days
employees
Дзе пошук за ключавымі фразамі працюе адзінакова добра
Пошук за ключавым словам «Where» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як параметр, які можна вымерыць. Зберагчыце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расшырваць сферу застосоўвання. Храніце настройкі парадульна ад коду прыемліка. Файлы сераўнавання, базы секрэтных дадзеных і пазнакі функцый крануцца ў адным месцы, дзе аператары можаць аўдытаваць іх без неабяжнага чытання всіх элементаў сістэмы. Раздзеляйце правілы часткавага апрацоўкі дадзеных ад правіл абрання дадзеных. Змена ў одных не павінна вымагаць перапісву іншых, калі зменяюцца паказнікі якосці. Пошук за ключавым словам «Where» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як параметр, які можна вымерыць. Зберагчыце адны ідэальны прыклад працы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расшырваць сферу застосоўвання. Вядомае лепшыя маленькія, тэставаныя елементы чым велікія скрыпты. Калі якісь крок не выйшае, неудача павінна вказываць на адную конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцужок операцый.
INC-10996
PROD-12345
LAPTOP-XPS-15
HTTP 401
API-OrderService
3. Абмежэння пошуку за ключавымі словамі
Для трэцьяго ўрагу «Абмежчэння» неабходна пазначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крытэрыя завершэння пры перадзеіснавленні коду. Аператары должны магчымае запускаваць крок з вядомай точкі контролю, не прабуючы спадарожваць схованы стан. Спрыяйце цэму ўрагу як даговору межа вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даўце назвы артыфактам, пазначыце крытэрыя успеху і не прымайце часткова завершаныя рэзультаты без паведамлення. Цітуйце тыя часткі, якія фактычна лежалі в основе адпаведнай адказы. Без цітаў аператары не зможуць разлічыць галюцынацію ад працэсу індэксавання.
annual leave
vacation time
4. Што такое векторны пошук?
Для этапы „4. Чым яўляецца вектар“ неабходна перад зменой коду адзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за этап і крэтыяры завершэння. Аператары должны магчыма было перзапускаць этап з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісваць час выканання і вартасць токеноў або запытак паляглі разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Відразлівае паказанне вартасцей запобегае неспадзяваным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмовай асяроддзя ў спяльнаныя сераўеры. Указваць тые часткі тэксту, якія фактычна ляглі в основу адпаведнай адказы. Без цых цітатаў аператары не можуць розразліць галюцынацію ад прычын, зв’язаных з недастаткам індэксацыі.
"Employees are entitled to 20 days of annual leave."
↓
Embedding Model
↓
[0.12, -0.43, 0.78, 0.21, ...]
"How much vacation time can I take?"
↓
Embedding Model
↓
[0.15, -0.39, 0.75, 0.24, ...]
User Query
↓
Embedding
↓
Vector
↓
Compare with stored vectors
↓
Nearest / most similar vectors
↓
Relevant documents
annual leave
≈
vacation time
5. Чы ўектарная пашуковая сістэма — гэта семантычны пашук?
Для этапы 5 So Is Vector неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Конфігурацыю трэба знаходзіць за межамі коду прыемленае. Файлы сераўіса, хранальнікі секрэтных даных і флагі функцый належаць у аднам месца, якое працавнікі можуць пераглядаць, не чытаючы весь ланцуг задач. Паказваць трэба тыя часткі тэксту, якія фактычна лежаць у падставе адпаведнай адказы. Без ціх цытатаў працавнікі не можуць адразліць галюцынацыю ад працягу індэксавання. Для этапы 5 So Is Vector неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выканаецца, прычына неудачы павінна вказваць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцуг задач.
Не зовсім.
Калі чыніцеся на стадзію «Не зовсім», спачатку запішыце кантракт: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс пераконтроўвае чыстасць пазнейшых змян у кодзе. Спрыятліваце гэтую стадзію як кантракт межа данымі і перакананымі выходамі. Дайце назвы элементам, задаце крытэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхоўскага частковага завершэння. Замерыўце ступень запамятовання на фіксаванай сэтцы пытанняў прычым рэгулюванні запрошэнняў. Частае змены запрошэнняў рэдка калі вялікі эфект на слабую сістэму аднаходжэння інформацыі.
Semantic Search
│
├── Vector similarity
├── Query understanding
├── Semantic relevance
├── Ranking
└── Other relevance signals
6. Пошук вектораў проты семантычнага ранжыравання
Калі працюеце над 6 стадзямі аналізу Vector Search, спачатку запісайце умовы: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс дапамагае заліцьварыцца пад змяны коду пазнейша. Запісвайце час выканання і кост токеноў або запытаў разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Відразлівасць костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавайнага рэжыма ў спакульнае сераўерное сэрвіса. Замерьце рэкалі на фіксаванай сэтке запытаў прычымо да налаштавання прамптов. Частыя змены прамптов рэдка калі вядуць да павышэння якасці пошуку.
User Query
↓
Vector Search
↓
50 candidate documents
↓
Semantic Ranking
↓
Top 5 most relevant documents
7. Што такое гібрыдны пошук?
Калі працуеце над 7-ю стадзіяй «Што такое гібрыд», спачатку запісайце умовы вярбунка: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковыя неудачы. Такі спіс дапамагае заліцварыць пазнейшыя змены ў кодзе. Зберагаюце настройкі за межамі коду прыемлі. Файлы сераўіса, хранільнікі секрэтных даных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, куды аператары можаюць адбавіць аўдыт без неабяжлівага чытання всей структуры. Перад налаштаваннем запітоў пераканайцеся ў рэкале на фіксаваным наборы запітанняў. Частае змена запітоў рэдка калі вярнайць слабкую ступеню адзысквання інформацыі. Калі працуеце над 7-ю стадзіяй «Што такое гібрыд», спачатку запісайце умовы вярбунка: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковыя неудачы. Такі спіс дапамагае заліцварыць пазнейшыя змены ў кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, неудача должна вказваць на адну адпаведальнасць, а не на заплутаны працэс.
Keyword Search
+
Vector Search
User Query
│
┌─────────┴─────────┐
↓ ↓
Keyword Search Vector Search
│ │
└─────────┬─────────┘
↓
Combined Results
↓
Ranking / Reranking
↓
Relevant Documents
Прыродны язык
Этап працы з прыродным языком дае найлепшыя рэзультаты, калі яго рассматрываць як вімерны аспект. Запісайце адна ідэальная версія транскрыпцыі, адзін прыклад неудачы і запіску па поверненню да пачатковага стану пры розшырэнні масштаба. Рассматракуйце этап як кантракт между вхіднымі данымі і пераканаленымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы всім элементам, задаце крытэрыя успеху і не падзейцеся частым, непূরным вікананнем задачы без адзінаго заўважэння. Раздзеліце правілы фрагментавання даных ад правіл ўзяць іх зборам. Змена адных не павінна прымусваць перапісванне іншых, калі змянююцца паказнікі якосці.
INC-10996
Customer-1234
HTTP-500
Order-98765
8. Рэальны прыклад падпрыемства
Этап 8 «Адыянтныя падпрыемства» работае наўзяй, калі яго спрацоўваюць як вімерную плошчу. Зафіксавайце адны ідэальны прыклад, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расшырваць масштабы. Запісвайце час выканання і кост токенаў або запытаў па боку ад функцыйнаых рэзультатаў. Візуабельнасць костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмаверсіі ў спяльныя асяроддзя. Раздзеліце політыку часткавага обрабоўвання дадзеных ад політыкі ўтрымання іх. Змена адной з яных не должна вымагаць перапісвання другой, калі зменяюцыся паказнікі якосці.
INC-10231
Payment gateway timeout
INC-10287
Payment service unavailableINC-10492
Database connection pool exhaustedINC-10501
Payment API latency
Пошук па ключовым слову
Этап пошуку за ключавым словам працюе найкрашча, калі яго розглядаць як параметр, які можна вымерыць. Зберагчыце адны ідэальны прыклад працы, адны прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расшырваць сферу дзеяння. Храніце настройкі парадульна коду прыемлена. Файлы сяродавішняе, базы секрэтных даных і флагі функцый належаць у аднам месца, куды аператары можаць аўдытуваць іх, не чытаючы весь ланцуг. Раздзеляйце правілы часткавання дадзеных і правілы ўзяць іх. Змена адных не павінна вымагаць перапісву іншых, калі зменяюцца паказчыкі якасці. Этап пошуку за ключавым словам працюе найкрашча, калі яго розглядаць як параметр, які можна вымерыць. Зберагчыце адны ідэальны прыклад працы, адны прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расшырваць сферу дзеяння. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, неудача павінна вказваць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцуг задач.
payment
timeout
Пошук вектораў
Для этапы вектарнага пошуку неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за выкананне крока і крэтыяры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Спрыяць гэтай этапы як даговору межа вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даць назвы артыфактам, узначыць крэтыяры успеху і адмовіцца ад бяспечнага частковага завершэння. Цітаваць тыя часткі, якія фактычна лежалі в основе адпаведнай адказы. Без цітатаў аперацыйныя працавнікі не зможуць адразліць галюцынацыю ад прасоў у індэксаванні.
timeout
latency
unavailable
connection problems
Гібрыдны пошук
Для этапы гібрантнага пошуку неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісваць час выканання і кост токена або запыту праза функцыйнальных рэзультатаў. Відразлівасць коста з самага пачатку запобегае неспакоўным рахункам, калі парадок пераходзіць з дэмавай версіі ў спяльныя асяроддзя. Апісваць тые часткі тэксту, якія фактычна сталі падставай для адпаведнага адказу. Без ціх апісаў аперацыйныя працавнікі не можуць разлічыць галюцынацію ад прасоўкі ў індэксаванні.
Exact lexical relevance
+
Semantic relevance
9. Дзе месцуецца Azure AI Search?
Для пункта 9 «Дзе знаходзіцца стэйдж Azure» неабяжна як перад змінайом код адзначыць вхідныя даны, адпаведнага адпаведальнага за крок і крытэрыі завершэння. Аператары должны магчымаць перзапуск кроку з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Конфігурацыю трэба залічыць пазначальна ад коду прыкладнення. Файлы сераўнавальнага сяродовішча, хранілішчы секрэтных даных і флагі функцый должны знаходзіцца ў аднам месцы, якое аператары можаць пераглядаць, не чытаяўшы весь ланцуг задач. Паказваць трэба тыя часткі тэксту, якія фактычна лежаць у падставе адпаведнай адказы. Без ціх цытатаў аператары не можаць разлічыць галюцынацію ад працягу індэксавання. Для пункта 9 «Дзе знаходзіцца стэйдж Azure» неабяжна як перад змінайом код адзначыць вхідныя даны, адпаведнага адпаведальнага за крок і крытэрыі завершэння. Аператары должны магчымаць перзапуск кроку з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выйшоў, прычына неудачы должна вказываць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцуг задач.
Azure AI Search
│
┌────────────┼────────────┐
↓ ↓ ↓
Full-text Vector Semantic
Search Search Ranking
│ │ │
↓ ↓ ↓
Keywords Embeddings Relevance
10. Дзе паслужыць RAG?
Кал працуеце над 10 стадзіямі «Дзе паслужыць RAG», спачатку запісайце угоду: неабяжлівыя даныя, сігнал успеху і тое, што выканаецца у разе частковага нявыполнення. Такі спіс контроля дапамагае заліцварыць пазнейшыя змены ў кодзе. Спрыятлівае ставленне да гэтай стадзіі як да угоды межаў між вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы артыфактам, задаць крытэрыяі успеху і не падтрымвайце тыхі частковыя завершэння. Замерьце рэкалі на фіксаванай сэтке запытаў прычымо да налаштавання прамптам. Частае змены прамптам рэдка калі вярнуюць слабую эфектыўнасць адзысквання інформацыі.
User
↓
RAG System
↓
Azure AI Search
↓
Azure OpenAI
Retrieval
+
Augmentation
+
Generation
11. U RAG ёсць два галоўныя этапы
Калі працюеце над 11-м стадзіям RAG Has Two, спачатку запісайце умовы кантракту: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі спіс контроля дапамагае заліцьварыцца пад пазнейшыя змены коду. Запісвайце час выканання і кост токенаў або запытаў праза функцыйнае рэзультат. Відкрытыя даны пра косцы з’являюцца раніце, таму не будзе неспакою, калі працэс перайдзе з дамовай асяроддзя ў спакульнаную. Змяроўвайце рэкалі на фіксаваным наборэ запытаў прычыну налаштавання прамптам. Частае змена прамптов рэдка калі-небудзь выправляе слабую сістэму аднаходжэння інформацыі.
Фаза 1 — Падготовка ведамасцей
Калі працуеце над стадзіяй падготовкі знанняў 1-й фазы, спачатку запісайце «контракт»: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковым невясненнем. Такі спіс контроля дапамагае залічваць пазнейшыя змены коду чыстаюча.
Зберагайце настройкі праза код аплікацыі. Файлы серавэра, хранальнікі секрэтных даных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, куды аператары можаць адбавіць аўдыт без неабходнасці чытання всей структуры.
Перад налагоджэнням запітоў пераканайцеся ў спаможнасці сістэмы на фіксаванай сэтке запітаў. Частыя змены запітоў рэдка калі выправляюць слабую спаможнасць адзысквання інформацыі.
Калі працуеце над стадзіяй падготовкі знанняў 1-й фазы, спачатку запісайце «контракт»: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковым невясненнем. Такі спіс контроля дапамагае залічваць пазнейшыя змены коду чыстаюча.
Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, невясненне должна паказваць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаную структуру працы.
PDFs
SharePoint
Confluence
SQL Server
Word documents
APIs
↓
Document extraction
↓
Chunking
↓
Embeddings
↓
Search / Vector Index
Document content
Embeddings
Document ID
Page number
Title
Metadata
Permissions
12. Фаза 2 — Запіт корыстніка
Этап 12 Фазы 2 для корыстніка будзе працаваць наяўна, якшо яго розглядаць як вімерную плошчыну. Зафіксавайце адна ідэальная транскрыпцыю, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярненне да поперадньего стану перш чым расшырваць масштабы. Разглядзайце гэты этап як кантракт межа вхіднымі данымі і паверыранымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы артыфактам, задаце крытэрыі успеху і не падзельвайцеся на частковыя завершэння без адпаведных запісаў. Раздзельце правілы частковай апрацоўкі дадзеных ад правіл яўнага ўтрымання іх. Змена адных не павінна прымусваць перапісванне іншых, калі змянююцца паказнікі якосці.
User
↓
Application
↓
Retrieval
↓
Azure AI Search
↓
Relevant chunks
↓
Augmentation
↓
Azure OpenAI
↓
Answer
13. Што саме адбываецца падчас ўтрымання дадзеных?
Этап «13. Чаго саме выходзіць» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як вімероўваную паверхню. Запісаце адна ідэальная транскрыпцыя, адзін прыклад неудачы і прыметку па анулюванні змян перад расшырэнням масштаба. Запісвайце часы выканання і косты токеноў або запытак паляглыя ўжо разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Візуабілізацыя костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмовай асяроддзя ў спяльнаныя сераўы.
Keyword Search
+
Vector Search
+
Semantic Ranking
+
Filters
14. Чаго значыць «расшыранае»?
Этап «14. Чаго значыць расшыранае» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як вімероўваную паверхню. Запісаце адна ідэальная транскрыпцыя, адзін прыклад неудачы і прыметку па анулюванні змян перад расшырэнням масштаба.
System:
Answer using the provided company information.
Context:
Employees are entitled to 20 days of annual leave.User:
How many vacation days can I take?
15. Потым прыходзіць генераванне
Retrieved Context
+
User Question
↓
Azure OpenAI
↓
Generated Answer
16. Тады дзе самэ находзіцца RAG?
RAG
│
┌────────────┼────────────┐
↓ ↓ ↓
RETRIEVE AUGMENT GENERATE
│ │ │
↓ ↓ ↓
Azure AI Search Context Azure OpenAI
│
┌─────┼─────┐
↓ ↓ ↓
Keyword Vector Hybrid
Search Search Search
17. Чы розумныя пошукавальнікі Azure AI Search і RAG адносна тое ж?
RAG
│
├── Retrieval → Azure AI Search
│
├── Augmentation → Add retrieved context
│
└── Generation → Azure OpenAI
18. Чы Semantic Kernel — гэта RAG?
ASP.NET Core
↓
Semantic Kernel
│
├────→ Azure AI Search
│ ↓
│ Relevant chunks
│
└────→ Azure OpenAI
↓
Answer
19. Чы для RAG неабяжна вектарная пошукавальніка?
RAG на адміністрацыю ключоўых слоў
User
↓
Keyword Search
↓
Documents
↓
LLM
RAG на адміністрацыю вектараў
User
↓
Vector Search
↓
Documents
↓
LLM
Гібрыдны RAG
User
↓
Keyword + Vector
↓
Hybrid Search
↓
Documents
↓
LLM
20. Полная картына для падпрыемства
KNOWLEDGE SOURCES
│
┌────────────────┼─────────────────┐
↓ ↓ ↓
PDFs SQL Server SharePoint
│ │ │
└────────────────┼─────────────────┘
↓
Ingestion
↓
Chunking
↓
Embeddings
↓
┌────────────────────┐
│ Azure AI Search │
│ │
│ Text + Vectors + │
│ Metadata/Indexes │
└─────────┬──────────┘
│
INDEX IS READY
│
════════════════════════╪════════════════════════
│
USER QUERY
│
↓
ASP.NET Core API
│
↓
RAG Orchestration
│
↓
┌─────────────────┐
│ Azure AI Search │
│ │
│ Keyword │
│ Vector │
│ Hybrid │
│ Semantic Rank │
└────────┬────────┘
│
↓
Relevant Chunks
│
↓
Augmentation
│
↓
Azure OpenAI
│
↓
Answer