RAG LlamaIndex
v8.0
Этот проект направлен на улучшение чат-бота GPT Documents путем внедрения нескольких инновационных функций на разных этапах разработки, направленных на улучшение взаимодействия с пользователем, точности поиска и качества ответов.
Чат-бот с потоковой передачей, памятью и источниками . В начальной версии реализована потоковая передача для доставки ответов в реальном времени, память для контекстных разговоров и указание источника для прозрачности. Такие технологии, как Llama-index и Chainlit, используются для обеспечения более интуитивного и информативного взаимодействия с чат-ботом.
Интеграция векторной базы данных, гибридный ретривер и расширенный прием : последующие обновления включают интеграцию сосновой шишки для эффективной обработки векторных данных, гибридный ретривер, сочетающий методы плотного и разреженного вектора для повышения релевантности поиска, а также расширенные методы приема для лучшего поиска и обработки документов.
Изменение ранжирования, преобразование запросов и синтез ответов . Дальнейшие улучшения включают в себя средство изменения ранжирования Cohere для семантического изменения порядка документов, многоэтапные преобразования запросов для детальной обработки запросов и методы синтеза ответов для генерации более точных и полных ответов.
Оценка – Генерация – Оптимизация. Этот этап включает систематическое создание и оценку RAG по следующим показателям: корректность, релевантность, достоверность и сходство контекста.
Агент обнаружения намерений: интеграция агента для эффективного обнаружения намерений пользователя, оптимизации процесса запроса и обеспечения более эффективного и точного поиска информации путем перенаправления запросов на более компактную и экономичную языковую модель.
Взаимодействие в реальном времени : реализует потоковую передачу для быстрого предоставления ответов, улучшая взаимодействие с пользователем.
Разговорная память : использует возможности памяти для предоставления контекстно-зависимых ответов на основе предыдущих взаимодействий.
Прозрачность источника : указывает происхождение ответов чат-бота, повышая доверие пользователей.
Эффективная обработка данных : используется сосновая шишка для оптимизации управления векторными данными, что обеспечивает более быстрые и релевантные результаты поиска.
Повышенная точность поиска : представляет гибридный ретривер, который объединяет методологии плотного и разреженного поиска, предлагая более точные результаты.
Улучшенная обработка документов . Включает передовые методы приема документов различных типов, улучшающие понимание и возможности чат-бота.
Семантическое реранжирование . Интегрирует средство изменения ранжирования для корректировки результатов поиска на основе семантической релевантности, обеспечивая более точное соответствие ответов запросам пользователей.
Расширенная обработка запросов . Применяет многоэтапные преобразования запросов для разбиения сложных запросов на управляемые части, обеспечивая тщательное изучение намерений пользователей.
Динамическая генерация ответов : использует методы синтеза нескольких ответов, адаптируя ответы чат-бота к потребностям пользователя и обеспечивая полные и подробные ответы.
Этот проект представляет собой комплексный подход к разработке сложного чат-бота, способного взаимодействовать в реальном времени, понимать контекст и точно получать информацию, сохраняя при этом прозрачность и доверие пользователей.
Порядок может измениться, и баллы могут быть добавлены.
