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Respuesta de recuperación con índice de búsqueda enriquecido
El indexado enriquecido mejora la respuesta de recuperación comparando una pregunta con un pasaje con la mejor respuesta posible en su base Knowledge. Aunque la búsqueda híbrida de Data 360 combina los puntos fuertes de la búsqueda vectorial con conciencia semática con la precisión y la velocidad de la búsqueda de palabras clave, el indexado enriquecido cierra la brecha aún más encontrando los fragmentos más cercanos a la pregunta de los usuarios.
Generación aumentada (RAG) de indexación y recuperación enriquecidas
El indexado enriquecido cierra la brecha de dos formas. En primer lugar, genera preguntas basadas en el fragmento sin formato original (un fragmento de pregunta), de modo que la búsqueda vectorial encuentra una pregunta alternativa casi perfecta para la pregunta del usuario. En segundo lugar, extrae un fragmento de metadatos enriquecidos para cada fragmento sin formato original: un título, resumen, palabras clave, entidades nombradas y categorías de temas. Como Data 360 incrusta el fragmento de metadatos como un vector, mejora los puntuajes de búsqueda de vectores y palabras clave. El texto destilado y rico en conceptos proporciona a la búsqueda vectorial una mejor coincidencia semántica, y las palabras clave explícitas ayudan a la coincidencia de palabras clave. Ambos fragmentos derivados apuntan al fragmento sin formato original como el origen en el momento de la recuperación.
Si una búsqueda recupera un fragmento sin formato más de una vez, el proceso de recuperación solo conserva una instancia del fragmento sin formato. Esta duplicación se produce cuando varios fragmentos enriquecidos apuntan al mismo fragmento sin formato que el fragmento de origen.
La respuesta: Su base de Knowledge incluye un artículo con la respuesta correcta. El artículo tiene una sección redactada como un procedimiento, “Navegue a la página de recuperación e ingrese su dirección de email”.
La brecha: El pasaje escrito como un procedimiento tiene un significado diferente a la pregunta. Data 360 ingresa e indexa el artículo de Knowledge. Durante el proceso de recuperación, este fragmento puede puntuar mucho más bajo de lo esperado debido a esta brecha. Como resultado, la recuperación a veces excluye este pasaje.
Cuando activa el indexado enriquecido utilizando modelos de lenguaje grande (LLM), Data 360 crea un fragmento de metadatos y un fragmento de pregunta para el fragmento sin formato original que incluye este contenido de procedimiento.
El fragmento de metadatos incluye metadatos enriquecidos acerca del fragmento sin formato, como:
Título: "Recuperación de contraseña"
Resumen: "Pasos para restablecer credenciales de inicio de sesión a través de la página de recuperación."
Palabras clave: recuperación, credenciales, vínculo de restablecimiento, email
Entidades: página de recuperación, email registrado (cosas nombradas en el pasaje)
Temas: gestión de cuentas, autenticación
El fragmento Preguntas incluye preguntas de lenguaje natural que el fragmento sin formato responde como:
“¿Cómo restablezco mi contraseña?”
"¿Qué debo hacer si olvido mi inicio de sesión?"
"¿Cuánto tiempo es válido un vínculo de restablecimiento de contraseña?"
"¿Dónde puedo ir para recuperar el acceso a la cuenta?"
Los tres fragmentos forman parte del mismo índice. Por lo tanto, cuando busca una respuesta, cualquier tipo de fragmento puede coincidir. En este ejemplo, la consulta original coincide con el fragmento de pregunta. Índice de búsqueda Data 360 devuelve el fragmento sin formato original, el texto del documento real y no los fragmentos enriquecidos derivados. El fragmento sin formato original que contiene las respuestas correctas puntúa más alto que otras coincidencias.
