من RAG إلى الإنتاج: الدروس المستفادة على نطاق واسع
استراتيجية التقطيع مهمة أكثر من مجرد اختيار النموذج
القرار الوحيد ذو التأثير الأعلى في مسار RAG هو كيفية تقسيم المستندات المصدر. تتفوق الأجزاء الدلالية المتداخلة مع الاحتفاظ بالبيانات التعريفية باستمرار على نوافذ الرمز المميزة ذات الحجم الثابت، خاصة في المجموعات غير المتجانسة.
الاسترجاع المختلط يتفوق على البحث المتجه النقي
يؤدي الجمع بين البحث عن الكلمات الرئيسية BM25 مع استرجاع المتجهات الكثيف وإعادة ترتيب التشفير المتقاطع إلى إنتاج استدعاء أفضل بكثير من أي طريقة استرجاع فردية. لقد شهدنا تحسنًا بنسبة تتراوح بين عشرة إلى عشرين بالمائة في دقة الإجابة باستخدام هذا النهج المختلط عبر كل عملية نشر.
مراقبة جودة الاسترجاع
في الإنتاج، تتغير جودة الاسترجاع مع تحديث المستندات المصدر. نقوم بتشغيل مجموعات تقييم آلية كل ليلة تقارن نتائج الاسترجاع بمجموعات الاختبار المنسقة وتنبيه عندما ينخفض الاستدعاء إلى ما دون الحدود المقبولة.
ActiveMotion Team
مقالات ذات صلة
ماذا تعني وكلاء الذكاء الاصطناعي للشركات الحديثة
نظرة عملية على وكلاء الذكاء الاصطناعي، وأين يخلقون قيمة للأعمال، وما يلزم لنشرهم بمسؤولية في بيئة الإنتاج.
بناء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين لسير عمل المؤسسات
كيفية تصميم وكلاء مستقلين يتعاملون مع تعقيدات العالم الحقيقي، والتعافي من حالات الفشل، والتكامل مع أنظمة المؤسسات الحالية على نطاق واسع.
الذكاء الاصطناعي الوكيل مقابل الأتمتة التقليدية: لماذا يهم التمييز
فهم النطاق بدءًا من الأتمتة القائمة على القواعد إلى مساعدي الطيارين إلى الوكلاء المستقلين تمامًا، ولماذا تحتاج المؤسسات إلى الذكاء الاصطناعي الذي يعمل بدلاً من مجرد الاقتراح.
التعليقات
لا توجد تعليقات بعد. كن الأول!