RAG LlamaIndex
v8.0
Proyek ini berfokus pada peningkatan chatbot Dokumen GPT dengan memperkenalkan beberapa fitur inovatif di berbagai tahap pengembangan, yang bertujuan untuk meningkatkan interaksi pengguna, akurasi pencarian, dan kualitas respons.
ChatBot dengan Streaming, Memori, dan Sumber : Versi awal memperkenalkan streaming untuk pengiriman respons real-time, memori untuk percakapan kontekstual, dan indikasi sumber untuk transparansi. Teknologi seperti Llama-index dan Chainlit digunakan untuk memfasilitasi pengalaman chatbot yang lebih intuitif dan informatif.
Integrasi DB Vektor, Hybrid Retriever, dan Penyerapan Tingkat Lanjut : Pembaruan berikutnya meliputi integrasi Pinecone untuk penanganan data vektor yang efisien, hybrid retriever yang menggabungkan metode vektor padat dan jarang untuk meningkatkan relevansi pencarian, dan teknik penyerapan tingkat lanjut untuk pengambilan dan pemrosesan dokumen yang lebih baik.
Pemeringkatan Ulang, Transformasi Kueri, dan Sintesis Respons : Penyempurnaan lebih lanjut mencakup pemeringkatan ulang Cohere untuk penataan ulang dokumen semantik, transformasi kueri multi-langkah untuk pemrosesan kueri terperinci, dan metode sintesis respons untuk menghasilkan jawaban yang lebih akurat dan komprehensif.
Evaluasi - Pembuatan - Optimasi: Tahap ini melibatkan pembuatan sistematis dan evaluasi RAG dalam metrik berikut; kebenaran, relevansi, kesetiaan dan kesamaan konteks.
Agen Deteksi Niat: Integrasi agen untuk deteksi niat pengguna yang efektif, menyederhanakan proses kueri, dan memungkinkan pengambilan informasi yang lebih efisien dan tepat dengan mengarahkan kueri ke model bahasa yang lebih ringkas dan hemat biaya.
Interaksi Real-time : Menerapkan streaming untuk memberikan jawaban dengan cepat, meningkatkan pengalaman pengguna.
Memori Percakapan : Menggunakan kemampuan memori untuk memberikan respons sadar konteks berdasarkan interaksi sebelumnya.
Transparansi Sumber : Menunjukkan asal tanggapan chatbot, sehingga membangun kepercayaan pengguna.
Penanganan Data yang Efisien : Memanfaatkan Pinecone untuk pengelolaan data vektor yang optimal, memungkinkan hasil pencarian yang lebih cepat dan lebih relevan.
Akurasi Pencarian yang Ditingkatkan : Memperkenalkan hybrid retriever yang menggabungkan metodologi pencarian padat dan jarang, menawarkan hasil yang lebih tepat.
Peningkatan Pemrosesan Dokumen : Menggabungkan teknik penyerapan tingkat lanjut untuk berbagai jenis dokumen, meningkatkan pemahaman dan kemampuan pengambilan chatbot.
Pemeringkatan Ulang Semantik : Mengintegrasikan pemeringkatan ulang untuk menyesuaikan hasil pencarian berdasarkan relevansi semantik, memastikan respons lebih selaras dengan kueri pengguna.
Pemrosesan Kueri Tingkat Lanjut : Menerapkan transformasi kueri multi-langkah untuk memecah pertanyaan kompleks menjadi bagian-bagian yang dapat dikelola, memastikan eksplorasi maksud pengguna secara menyeluruh.
Pembuatan Respons Dinamis : Mengadopsi beberapa metode sintesis respons, menyesuaikan balasan chatbot dengan kebutuhan pengguna dan memastikan jawaban yang komprehensif dan terperinci.
Proyek ini mewakili pendekatan komprehensif untuk mengembangkan chatbot canggih yang mampu berinteraksi secara real-time, pemahaman kontekstual, dan pengambilan informasi yang akurat, sambil menjaga transparansi dan kepercayaan pengguna.
Urutannya mungkin berubah, dan poin mungkin ditambahkan.
