Mejorar RAG con HyDE
HyDE es un método que utiliza documentos ficticios para mejorar cómo los sistemas encuentran información. Funciona generando una respuesta hipotética para una pregunta, la convierte en un vector y busca documentos reales que coincidan con la intención detrás de la pregunta. Esto permite encontrar información relevante sin necesidad de datos previos de entrenamiento. HyDE es útil para mejorar sistemas como RAG, ya que optimiza las consultas y maneja preguntas difíciles. Sin embargo, puede generar errores si los datos son nuevos para el modelo de lenguaje y enfrenta desafíos en idiomas que no son tan comunes.
Contenido tomado de zilliz.com
Ir a la fuente (Posiblemente con anuncios)Paso a paso
- Configurar e importar las bibliotecas necesarias.
- Conectar a Milvus y crear una nueva colección para almacenar los embeddings de documentos.
- Definir un corpus de documentos de ejemplo.
- Obtener embeddings de vectores para los documentos del corpus.
- Generar un documento hipotético utilizando GPT-3.5 para una consulta dada.
- Codificar el documento hipotético en un embedding de vector.
- Buscar en Milvus utilizando el embedding del documento hipotético.
- Recuperar los documentos reales más similares de la base de datos.
HyDE es un método de recuperación que utiliza documentos hipotéticos para mejorar las respuestas generadas por grandes modelos de lenguaje (LLM).
HyDE genera un documento hipotético como respuesta a una consulta, lo codifica en un vector y lo utiliza para recuperar documentos reales que coinciden con el contexto del documento hipotético.
Permite la recuperación de documentos relevantes sin necesidad de etiquetas o entrenamiento previo, es versátil y funciona bien en múltiples idiomas.
Puede generar errores factuales en documentos hipotéticos y enfrenta desafíos en entornos multilingües.
Se utiliza OpenAI para generar documentos hipotéticos y Milvus para la búsqueda de similitud de vectores.
Optimiza las consultas de documentos y maneja preguntas ambiguas, mejorando el rendimiento general de RAG.
Incluye el cuello de botella de conocimiento y desafíos en la recuperación multilingüe.
Es un método que permite la recuperación de información sin entrenamiento previo en datos específicos de la tarea.
HyDE supera a los métodos tradicionales y algunos modelos ajustados en varias tareas.
Milvus se utiliza como base de datos de vectores para almacenar y consultar los embeddings de documentos.
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