Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: Reranking
Trzy przyczyny niepowodzeń systemów RAG w praktyce: fragmentaryczny kontekst, dewiacje i niewłaściwe wykorzystanie.
Trzy sposoby, w jakie systemy RAG do produkcji zawodzą: fragmentaryczny kontekst spowodowany dzieleniem na fragmenty, zmiany w bazie wiedzy w miarę jej rozwoju oraz niewłaściwe wykorzystanie pomimo skutecznego wyszukiwania, wraz z rozwiązaniami na poziomie poszczególnych warstw.
11 min czytaniaPrzegrupowanie w RAG: kodery krzyżowe kontra sędziowie LLM oraz ich opóźnienie
Jak druga warstwa ponownego rankowania poprawia kolejność kandydatów w RAG, porównanie koderów krzyżowych z sędziami opartymi na LLM, koszty opóźnień, sposoby awarii oraz jak je oceniać.
14 min czytaniaZaawansowane RAG w Milvus: hybrydowe wyszukiwanie, HyDE, przepisywanie zapytań i ponowna sortowanie.
Buduj pipeline Milvus RAG krok po kroku: wektory gęste i BM25, hybrydowe wyszukiwanie RRF, filtry metadanych, przepisywanie zapytań, HyDE, dekompozycja oraz ponowna sortowanie za pomocą cross-encodera.
18 min czytaniaDebugowanie systemu pobierania danych RAG: Recall@K, BM25, hybrydowa fuzja oraz ponowna sortowanie
Mały eksperyment z pipeline’em RAG, w którym właściwy fragment został umieszczony na czwartym miejscu, pokazujący, jak dzielenie na fragmenty, BM25, fuzja rankingu oraz ponowne rankowanie wpływają na Recall@3 i MRR.
11 min czytaniaOd prostego podejścia do RAG w dokumentach 10-K SEC do wersji produkcyjnej: dzielenie na fragmenty, wyszukiwanie hybrydowe
Dlaczego pipeline RAG w podręczniku zawiodł przy 300-stronicowych dokumentach 10-K oraz jak to naprawić: fragmenty uwzględniające strukturę sekcji, hybrydowe wyszukiwanie, ponowna sortowanie za pomocą kodera krzyżowego, weryfikacja oraz odwołania do metadanych.
8 min czytaniaDlaczego ponowna klasyfikacja to najtańszy wielki sukces w pipeline’u RAG
Pobierz 50 wyników, przeporządkuj je do 5: jak przeporządkowanie za pomocą cross-encodera poprawia kolejność w pipeline RAG, jakie są korzyści i opóźnienia, kiedy go pominąć oraz co należy wdrożyć.
8 min czytaniaDlaczego RAG nadal daje błędne odpowiedzi: hybrydowe wyszukiwanie, ponowne rankowanie i Recall@K
Czyste fragmenty tekstu nie gwarantują dobrych odpowiedzi. Zobacz, gdzie zawodzi wyszukiwanie wektorowe oraz w jaki sposób metody takie jak fuzja, ponowne rankowanie za pomocą cross-encodera, HyDE i miara Recall@K to naprawiają.
6 min czytaniaHybrydowe wyszukiwanie w RAG: BM25, Rank Fusion i Reranking przewyższają metody oparte na wektorach.
Czyste wyszukiwanie wektorowe pomija dokładne terminy. BM25 w połączeniu z embeddingami, Reciprocal Rank Fusion oraz cross-encoder reranker doprowadziły tę konfigurację RAG do dokładności wyszukiwania na poziomie 91%.
6 min czytaniaDziesięć problemów w wyszukiwaniu w systemach RAG w warunkach produkcyjnych i sposób naprawy każdego z nich.
Od wielkości fragmentów i nakładania się danych do wyszukiwania hybrydowego, RRF, ponownego rankowania, wyboru embeddingów oraz ocen CI: dziesięć błędów w wyszukiwaniu powodujących błędne odpowiedzi RAG i sposoby ich naprawy.
16 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.