RAG LlamaIndex
v8.0
Dieses Projekt konzentriert sich auf die Verbesserung des GPT Documents-Chatbots durch die Einführung mehrerer innovativer Funktionen in verschiedenen Entwicklungsstadien, die darauf abzielen, die Benutzerinteraktion, Suchgenauigkeit und Antwortqualität zu verbessern.
ChatBot mit Streaming, Speicher und Quellen : Die erste Version führt Streaming für die Bereitstellung von Antworten in Echtzeit, Speicher für kontextbezogene Gespräche und Quellenangabe für Transparenz ein. Technologien wie Llama-Index und Chainlit werden genutzt, um ein intuitiveres und informativeres Chatbot-Erlebnis zu ermöglichen.
Vector DB-Integration, Hybrid Retriever und erweiterte Aufnahme : Nachfolgende Updates umfassen die Pinecone-Integration für eine effiziente Vektordatenverarbeitung, einen Hybrid-Retriever, der dichte und spärliche Vektormethoden für eine verbesserte Suchrelevanz kombiniert, und erweiterte Aufnahmetechniken für eine bessere Dokumentenabfrage und -verarbeitung.
Reranker, Abfragetransformationen und Antwortsynthese : Weitere Verbesserungen umfassen den Cohere-Reranker für die semantische Neuordnung von Dokumenten, mehrstufige Abfragetransformationen für eine detaillierte Abfrageverarbeitung und Antwortsynthesemethoden zur Generierung genauerer und umfassenderer Antworten.
Bewertung – Generierung – Optimierung: Diese Phase umfasst die systematische Generierung und Bewertung des RAG in den folgenden Metriken; Korrektheit, Relevanz, Treue und Kontextähnlichkeit.
Intent Detection Agent: Integration eines Agenten zur effektiven Benutzerabsichtserkennung, Optimierung des Abfrageprozesses und Ermöglichung eines effizienteren und präziseren Informationsabrufs durch Umleitung von Abfragen auf ein kompakteres und kosteneffizienteres Sprachmodell.
Echtzeit-Interaktion : Implementiert Streaming, um Antworten schnell bereitzustellen und so das Benutzererlebnis zu verbessern.
Konversationsgedächtnis : Nutzt Gedächtnisfunktionen, um kontextbezogene Antworten basierend auf früheren Interaktionen bereitzustellen.
Quellentransparenz : Zeigt den Ursprung der Antworten des Chatbots an und stärkt so das Vertrauen der Benutzer.
Effiziente Datenverarbeitung : Nutzt Pinecone für eine optimierte Vektordatenverwaltung und ermöglicht so schnellere und relevantere Suchergebnisse.
Verbesserte Suchgenauigkeit : Einführung eines Hybrid-Retrievers, der dichte und spärliche Suchmethoden vereint und so präzisere Ergebnisse liefert.
Verbesserte Dokumentenverarbeitung : Integriert erweiterte Aufnahmetechniken für verschiedene Dokumenttypen und verbessert so das Verständnis und die Abruffunktionen des Chatbots.
Semantisches Reranking : Integriert einen Reranker, um Suchergebnisse basierend auf semantischer Relevanz anzupassen und sicherzustellen, dass die Antworten besser mit den Benutzeranfragen übereinstimmen.
Erweiterte Abfrageverarbeitung : Wendet mehrstufige Abfragetransformationen an, um komplexe Anfragen in überschaubare Teile zu zerlegen und so eine gründliche Untersuchung der Benutzerabsichten sicherzustellen.
Dynamische Antwortgenerierung : Verwendet mehrere Antwortsynthesemethoden, passt die Antworten des Chatbots an die Benutzerbedürfnisse an und gewährleistet umfassende und detaillierte Antworten.
Dieses Projekt stellt einen umfassenden Ansatz zur Entwicklung eines hochentwickelten Chatbots dar, der in der Lage ist, in Echtzeit zu interagieren, kontextbezogenes Verständnis und präzise Informationen abzurufen und gleichzeitig Transparenz und Benutzervertrauen zu wahren.
Die Reihenfolge kann sich ändern und es können Punkte hinzugefügt werden.
