RAG LlamaIndex
v8.0
Ce projet se concentre sur l'amélioration du chatbot GPT Documents en introduisant plusieurs fonctionnalités innovantes à différentes étapes de développement, visant à améliorer l'interaction des utilisateurs, la précision de la recherche et la qualité des réponses.
ChatBot avec streaming, mémoire et sources : la version initiale introduit le streaming pour la livraison de réponses en temps réel, la mémoire pour les conversations contextuelles et l'indication de source pour la transparence. Des technologies telles que Llama-index et Chainlit sont utilisées pour faciliter une expérience de chatbot plus intuitive et informative.
Intégration de base de données vectorielles, Hybrid Retriever et Advanced Ingestion : les mises à jour ultérieures incluent l'intégration de Pinecone pour une gestion efficace des données vectorielles, un récupérateur hybride combinant des méthodes vectorielles denses et clairsemées pour une pertinence de recherche améliorée et des techniques d'ingestion avancées pour une meilleure récupération et un meilleur traitement des documents.
Reranker, transformations de requêtes et synthèse de réponses : d'autres améliorations intègrent le reranker Cohere pour la réorganisation sémantique des documents, des transformations de requêtes en plusieurs étapes pour un traitement détaillé des requêtes et des méthodes de synthèse de réponses pour générer des réponses plus précises et plus complètes.
Évaluation - Génération - Optimisation : Cette étape implique la génération et l'évaluation systématiques du RAG dans les métriques suivantes ; l'exactitude, la pertinence, la fidélité et la similarité du contexte.
Agent de détection d'intention : intégration d'un agent pour une détection efficace de l'intention de l'utilisateur, rationalisant le processus de requête et permettant une récupération d'informations plus efficace et plus précise en redirigeant les requêtes vers un modèle de langage plus compact et plus rentable.
Interaction en temps réel : met en œuvre le streaming pour fournir des réponses rapidement, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.
Mémoire conversationnelle : utilise les capacités de mémoire pour fournir des réponses contextuelles basées sur les interactions précédentes.
Transparence de la source : indique l'origine des réponses du chatbot, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs.
Gestion efficace des données : utilise Pinecone pour une gestion optimisée des données vectorielles, permettant des résultats de recherche plus rapides et plus pertinents.
Précision de recherche améliorée : introduit un outil de récupération hybride qui fusionne des méthodologies de recherche denses et clairsemées, offrant des résultats plus précis.
Traitement des documents amélioré : intègre des techniques d'ingestion avancées pour différents types de documents, améliorant ainsi les capacités de compréhension et de récupération du chatbot.
Reclassement sémantique : intègre un reclasseur pour ajuster les résultats de recherche en fonction de la pertinence sémantique, garantissant ainsi que les réponses s'alignent plus étroitement avec les requêtes des utilisateurs.
Traitement avancé des requêtes : applique des transformations de requêtes en plusieurs étapes pour décomposer les requêtes complexes en parties gérables, garantissant ainsi une exploration approfondie des intentions des utilisateurs.
Génération de réponses dynamiques : adopte plusieurs méthodes de synthèse de réponses, adaptant les réponses du chatbot aux besoins des utilisateurs et garantissant des réponses complètes et détaillées.
Ce projet représente une approche globale pour développer un chatbot sophistiqué capable d'interaction en temps réel, de compréhension contextuelle et de récupération d'informations précises, tout en préservant la transparence et la confiance des utilisateurs.
L'ordre peut changer et des points peuvent être ajoutés.
