HeadlinesBriefing favicon HeadlinesBriefing.com

اكسر خط أنابيب RAG قبل المستخدمين

Towards Data Science •
×

يجيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) على الأسئلة باستخدام مجموعة مستندات. يرسل التقييم النموذجي سؤالًا مكتوبًا جيدًا إلى مجموعة مرتبة ويتحقق مما إذا كان المسترجع يعيد المقطع الصحيح. نادرًا ما تبقى مجموعات الإنتاج مرتبة: تبقى الصفحات القديمة بعد تغييرات السياسة، ويكتب المستخدمون أخطاء مطبعية مثل "warehuse"، وقد يقرأ OCR "SSO" كـ "SS0"، وتنقسم الجداول عبر الصفحات. يمكن لكل مشكلة أن ترسل المسترجع إلى المقطع الخاطئ، مما يعطي نموذج اللغة سياقًا غير صحيح.

مسترجع صغير مع حقن الأخطاء—إضافة المشكلات عمدًا—يختبر استجابة النظام. أضفت صفحة سياسة قديمة، وتبديل حرف OCR، وخطأ مطبعي في الاستعلام، وجدولًا مقسمًا. يستخدم خط الأنابيب التجريبي 4 مستندات قصيرة ودالة تسجيل تقسم الاستعلامات والمستندات إلى رموز صغيرة، مما يمنح نقطة واحدة لكل رمز مطابق. الفئة الأعلى تفوز.

المستندات القديمة تتناقض: تغيرت سياسة الإرجاع من 60 يومًا إلى 30 يومًا في 2026، لكن الإدخال أضاف الصفحة الجديدة دون إزالة القديمة. كلاهما يسجل بالتساوي، لذا يعيد ترتيب القائمة سياسة 2024. يكسر التعادل حسب الحداثة هذه المشكلة.

أخطاء OCR تخفي الكلمات المطابقة: يتحول "Enterprise" إلى "Enterpr1se" ويتحول "SSO" إلى "SS0". تتعادل جميع المستندات عند 0، مما يعيد سياسة الإرجاع. تصحح دالة التطبيع بدائل OCR المعروفة قبل الترميز.

الكيانات الرئيسية: الأشخاص: Sara Nóbrega