Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: Reranking
Три причини невдач у продакшн-системах RAG: фрагментований контекст, зміни у даних та неправильне використання.
Три причини невдачі систем RAG у продакшені: фрагментований контекст через розділення на частини, зміна змісту з ростом бази знань та неправильне використання незважаючи на ефективне пошук, із способами виправлення на рівні шарів.
11 хв читанняПереранжування в RAG: крос-енкодери проти суддів у вигляді LLM та їхній затримки
Як двоступеневий реранкер виправляє порядок кандидатів у RAG, порівняння крос-енкодерів із суддями у вигляді LLM, витрати на затримку, способи збоїв та як їх оцінювати.
14 хв читанняРозширені можливості RAG у Milvus: гібридний пошук, алгоритм HyDE, переписування запитів та їх повторне ранжування.
Поступово створіть потік обробки даних Milvus RAG: вектори типу dense та BM25, гібридний пошук RRF, фільтри метаданих, переписування запитів, алгоритм HyDE, декомпозиція та повторне ранжування за допомогою крос-кодера.
18 хв читанняДебагування процесу отримання даних у RAG: Recall@K, BM25, гібридне поєднання та переранжування
Невеликий експеримент із пайплайном RAG, який поставив правильний фрагмент на четверте місце, що демонструє, як розділення на фрагменти, алгоритм BM25, об’єднання рангів та їх переранжування впливають на показники Recall@3 та MRR.
11 хв читанняВід простого підходу до готового рішення RAG для звітів SEC 10-K: формування частин даних, гібридний пошук.
Чому підхід RAG у підручниках зазнав невдачі при обробці 300-сторінкових звітів 10-K та як це виправити: частини даних з урахуванням структури розділів, гібридний пошук, переранжування за допомогою крос-кодерів, перевірка та посилання на метадані.
8 хв читанняЧому реранкінг — це найдешевша велика перевага у пайплайні RAG
Отримання 50 елементів та їх переранжування до 5: як переранжування за допомогою крос-енкодера виправляє порядок у пайплайні RAG, які переваги та затримки можна очікувати, коли його можна пропустити та що слід використовувати.
8 хв читанняЧому RAG все ще дає неправильні відповіді: гібридний пошук, переранжування та Recall@K
Чисті фрагменти не гарантують якісних відповідей. Дізнайтеся, де зазнає невдачі відтворення векторів, та як фузія, крос-енкодер для переранжування, HyDE та метод оцінки Recall@K це виправляють.
6 хв читанняГібридний метод пошуку для RAG: BM25, Rank Fusion та переранжування перевершують вектори.
Чистий векторний пошук пропускає точні терміни. Використання BM25 разом із ембеддингами, методу Reciprocal Rank Fusion та крос-енкодера-реранкера дозволило досягти точності пошуку 91% у цій конфігурації RAG.
6 хв читанняДесять помилок у пошуку в продакшн-системах RAG та способи виправлення кожної з них.
Від розміру частин та перекриття до гібридних пошуків, RRF, переранкінгу, вибору ембеддингів та оцінки CI: десять помилок у пошуку, що призводять до неправильних відповідей RAG, та способи їх виправлення.
16 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.