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Técnicas de recuperação RAG

Este projeto demonstra várias técnicas de recuperação para recuperação de documentos usando Python. As técnicas implementadas incluem HyDe, Basic, Reciprocal Rank Fusion (RRF), Fusion Retrieval e Sub Query Decomposition (SQD). O projeto usa Streamlit para a interface do usuário e várias bibliotecas para processamento e recuperação de documentos.

Índice

• Instalação
• Uso
• Técnicas de recuperação
  • HyDe
  • Básico
  • RRF
  • Fusão
  • Decomposição de subconsulta
• Contribuindo
• Licença

Instalação

1. Clone o repositório:

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

2. Instale as dependências necessárias:

   pip install -r requirements.txt

Uso

1. Execute o aplicativo Streamlit:

   streamlit run app.py

2. Carregue um arquivo PDF usando a barra lateral.

3. Selecione uma técnica de recuperação na barra lateral.

4. Insira uma consulta na caixa de entrada de texto e visualize os documentos recuperados.

Técnicas de recuperação

HyDe

A recuperação HyDe (documento hipotético) gera um documento hipotético com base na consulta e recupera documentos semelhantes.

Básico

A recuperação básica usa uma pesquisa de similaridade simples para recuperar documentos com base na consulta.

RRF

Reciprocal Rank Fusion (RRF) combina os resultados de vários algoritmos de recuperação para melhorar o desempenho geral de recuperação.

Fusão

A recuperação de fusão combina a pesquisa vetorial e os resultados da pesquisa BM25 usando uma soma ponderada para recuperar os documentos mais relevantes.

Decomposição de subconsulta

Subconsulta Decomposição (SQD) é uma técnica que decompõe a consulta em subconsultas e recupera documentos com base nas subconsultas.

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Abra um problema ou envie uma solicitação pull para quaisquer melhorias ou correções de bugs.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter mais detalhes.