Ti trovi qui:
Risposta di recupero con indice di ricerca arricchito
L'indicizzazione arricchita migliora la risposta al recupero abbinando una domanda a un passaggio con la risposta migliore possibile nella Knowledge Base. Mentre la ricerca ibrida in Data 360 combina i punti di forza della ricerca vettoriale semantica con la precisione e la velocità della ricerca per parola chiave, l'indicizzazione arricchita consente di colmare ulteriormente il divario trovando i blocchi più vicini alla domanda degli utenti.
Generazione aumentata di indicizzazione e recupero arricchita (RAG)
L'indicizzazione arricchita chiude il divario in due modi. Innanzitutto, genera domande basate sul blocco normale originale (un blocco di domande), in modo che la ricerca vettoriale trovi una domanda alternativa quasi perfetta per la domanda dell'utente. In secondo luogo, estrae un blocco di metadati completi per ogni blocco normale originale: titolo, riepilogo, parole chiave, entità denominate e categorie di argomenti. Poiché Data 360 incorpora il blocco di metadati come vettore, migliora i punteggi di ricerca sia vettoriale che per parola chiave. Il testo distillato e ricco di concetti offre alla ricerca vettoriale una migliore corrispondenza semantica e le parole chiave esplicite aiutano la corrispondenza delle parole chiave. Entrambi i blocchi derivati puntano al blocco normale originale come origine al momento del recupero.
Se una ricerca recupera un blocco normale più di una volta, il processo di recupero mantiene una sola istanza del blocco normale. Questa duplicazione si verifica quando più blocchi arricchiti puntano allo stesso blocco normale del blocco di origine.
La risposta: La Knowledge Base include un articolo con la risposta corretta. L'articolo ha una sezione scritta come procedura "Accedi alla pagina di ripristino e inserisci il tuo indirizzo email".
Il gap: Il passaggio scritto come procedura ha un significato diverso rispetto alla domanda. Data 360 inserisce e indicizza l'articolo Knowledge. Durante il processo di recupero, questo blocco può ottenere un punteggio molto inferiore al previsto a causa di questo divario. Di conseguenza, il recupero a volte esclude questo passaggio.
Quando si attiva l'indicizzazione arricchita utilizzando i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), Data 360 crea un blocco di metadati e un blocco di domande per il blocco normale originale che include questo contenuto della procedura.
Il blocco di metadati include metadati completi sul blocco normale, ad esempio:
Titolo: "Recupero password"
Riepilogo: "Passaggi per reimpostare le credenziali di accesso tramite la pagina di ripristino."
Parole chiave: ripristino, credenziali, link di reimpostazione, email
Entità: pagina di ripristino, email registrata (elementi denominati nel passaggio)
Argomenti: gestione account, autenticazione
Il blocco Domande include domande per linguaggio naturale a cui il blocco normale risponde, ad esempio:
"Come reimpostare la password?"
"Cosa devo fare se dimentico il mio accesso?"
"Per quanto tempo è valido un link per la reimpostazione della password?"
"Dove posso andare per recuperare l'accesso all'account?"
Tutti e tre i blocchi fanno parte dello stesso indice. Quindi, quando si cerca una risposta qualsiasi tipo di blocco può corrispondere. In questo esempio, la query originale corrisponde al blocco di domande. L'indice di ricerca Data 360 restituisce il blocco normale originale, il testo del documento effettivo e non i blocchi arricchiti derivati. Il blocco normale originale che contiene le risposte giuste ha un punteggio più alto rispetto alle altre corrispondenze.
