Dal RAG alla produzione: lezioni apprese su larga scala
La strategia di suddivisione conta più della scelta del modello
L'unica decisione con il massimo effetto in una pipeline RAG è il modo in cui suddividere i documenti di origine. La sovrapposizione di blocchi semantici con conservazione dei metadati supera costantemente le finestre di token a dimensione fissa, soprattutto su corpora eterogenei.
Il recupero ibrido batte la ricerca vettoriale pura
La combinazione della ricerca per parole chiave BM25 con il recupero di vettori densi e un riclassificazione tra codificatori produce un ricordo significativamente migliore rispetto a qualsiasi singolo metodo di recupero. Vediamo miglioramenti dal 10 al 20% nella precisione delle risposte con questo approccio ibrido in ogni implementazione.
Monitoraggio della qualità del recupero
Nella produzione, la qualità del recupero varia man mano che i documenti di origine vengono aggiornati. Eseguiamo suite di valutazione automatizzate ogni notte che confrontano i risultati del recupero con set di test selezionati e avvisano quando il ricordo scende al di sotto delle soglie accettabili.
ActiveMotion Team
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