الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

تقنيات استرجاع RAG

يوضح هذا المشروع تقنيات استرجاع مختلفة لاسترجاع المستندات باستخدام بايثون. تشمل التقنيات المطبقة HyDe، وBasic، وReciprocal Rank Fusion (RRF)، وFusion Retrieval، وSub Query Decomposition (SQD). يستخدم المشروع Streamlit لواجهة المستخدم والمكتبات المختلفة لمعالجة المستندات واسترجاعها.

جدول المحتويات

  • تثبيت
  • الاستخدام
  • تقنيات الاسترجاع
    • هايد
    • أساسي
    • قوة الرد السريع
    • الانصهار
    • تحليل الاستعلام الفرعي
  • المساهمة
  • رخصة

تثبيت

  1. استنساخ المستودع: 

    git clone https://github.com/yourusername/yourrepository.git
cd yourrepository

  2. تثبيت التبعيات المطلوبة: 

    pip install -r requirements.txt

الاستخدام

  1. قم بتشغيل تطبيق Streamlit: 

    streamlit run app.py

  2. قم بتحميل ملف PDF باستخدام الشريط الجانبي.

  3. حدد تقنية الاسترجاع من الشريط الجانبي.

  4. أدخل استعلامًا في مربع إدخال النص واعرض المستندات المستردة.

تقنيات الاسترجاع

هايد

يقوم استرجاع HyDe (المستند الافتراضي) بإنشاء مستند افتراضي بناءً على الاستعلام ويقوم باسترداد المستندات المماثلة.

أساسي

يستخدم الاسترجاع الأساسي بحث تشابه بسيط لاسترداد المستندات بناءً على الاستعلام.

قوة الرد السريع

يجمع Reciprocal Rank Fusion (RRF) نتائج خوارزميات الاسترجاع المتعددة لتحسين أداء الاسترجاع الإجمالي.

الانصهار

يجمع استرجاع Fusion بين البحث المتجه ونتائج بحث BM25 باستخدام مجموع مرجح لاسترداد المستندات الأكثر صلة.

تحليل الاستعلام الفرعي

تحليل الاستعلام الفرعي (SQD) هو أسلوب يقوم بتحليل الاستعلام إلى استعلامات فرعية واسترداد المستندات بناءً على الاستعلامات الفرعية.

المساهمة

المساهمات هي موضع ترحيب! الرجاء فتح مشكلة أو إرسال طلب سحب لأية تحسينات أو إصلاحات للأخطاء.

رخصة

هذا المشروع مرخص بموجب ترخيص MIT. راجع ملف LICENSE لمزيد من التفاصيل.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل