Od RAG k výrobě: Lekce získané ve velkém měřítku
Strategie chunkingu je důležitější než výběr modelu
Jediným rozhodnutím s nejvyšším pákovým efektem v potrubí RAG je způsob, jakým rozdělíte zdrojové dokumenty. Překrývající se sémantické bloky se zachováním metadat trvale překonávají tokenová okna s pevnou velikostí, zejména na heterogenních korpusech.
Hybridní vyhledávání překonává čisté vektorové vyhledávání
Kombinace vyhledávání klíčových slov BM25 s hustým vektorovým vyhledáváním a přehodnocením křížového kodéru vytváří výrazně lepší vyvolání než kterákoli jednotlivá metoda vyhledávání. U tohoto hybridního přístupu vidíme deset až dvacet procent zlepšení přesnosti odpovědí v každém nasazení.
Monitorování kvality vyhledávání
Ve výrobě se kvalita vyhledávání mění s aktualizací zdrojových dokumentů. Každou noc spouštíme automatizované vyhodnocovací sady, které porovnávají výsledky vyhledávání s vybranými testovacími sadami a varují, když stažení klesne pod přijatelné prahové hodnoty.
ActiveMotion Team
Související články
Co znamenají AI agenti pro moderní firmy
Praktický přehled AI agentů, kde vytvářejí obchodní hodnotu a co je potřeba k jejich odpovědnému nasazení v produkci.
Budování spolehlivých agentů AI pro podnikové pracovní postupy
Jak navrhovat autonomní agenty, kteří zvládají složitost reálného světa, zotavují se ze selhání a integrují se se stávajícími podnikovými systémy ve velkém měřítku.
Agentská umělá inteligence versus tradiční automatizace: Proč na rozdílu záleží
Pochopení spektra od automatizace založené na pravidlech přes kopiloty až po plně autonomní agenty a proč podniky potřebují umělou inteligenci, která spíše funguje než jen navrhuje.
Komentáře
Zatím žádné komentáře. Buďte první!