RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval
#rag
Сегодня продолжу развивать тему RAG, поэтому подготовил для вас разбор свежей статьи RAPTOR. Этот подход устраняет проблему, когда LLM задают тематические вопросы, требующие полного знания целого документа или даже нескольких. Примером такого запроса может быть "Как именно князь Гвидон достиг своего могущества?". Любая система RAG извлечет множество релевантных фрагментов текста по данному запросу, однако они не дадут полной картины, потому что для этого нужно знать все содержание книги. И мы получаем проблему - чем больше фрагментов текста вы включаете в запрос, тем меньше вам нужен RAG.
Что же делает RAPTOR?🦖
Вместо разделения документов на маленькие фрагменты и сохранения их в векторную БД для последующего извлечения, RAPTOR сначала их кластеризует, а после суммаризует каждый кластер с помощью LLM. Он повторяет этот процесс итерационно, пока не остается один, финальный фрагмент текста, в котором содержится вся информация документа. Все это извлекается в общих чертах с готовой суммаризированной информацией, а если необходимы факты, то можно опуститься на слой ниже и извлечь более детальное summary.
RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval
#rag
Сегодня продолжу развивать тему RAG, поэтому подготовил для вас разбор свежей статьи RAPTOR. Этот подход устраняет проблему, когда LLM задают тематические вопросы, требующие полного знания целого документа или даже нескольких. Примером такого запроса может быть "Как именно князь Гвидон достиг своего могущества?". Любая система RAG извлечет множество релевантных фрагментов текста по данному запросу, однако они не дадут полной картины, потому что для этого нужно знать все содержание книги. И мы получаем проблему - чем больше фрагментов текста вы включаете в запрос, тем меньше вам нужен RAG.
Что же делает RAPTOR?🦖
Вместо разделения документов на маленькие фрагменты и сохранения их в векторную БД для последующего извлечения, RAPTOR сначала их кластеризует, а после суммаризует каждый кластер с помощью LLM. Он повторяет этот процесс итерационно, пока не остается один, финальный фрагмент текста, в котором содержится вся информация документа. Все это извлекается в общих чертах с готовой суммаризированной информацией, а если необходимы факты, то можно опуститься на слой ниже и извлечь более детальное summary.
And while money initially moved into stocks in the morning, capital moved out of safe-haven assets. The price of the 10-year Treasury note fell Friday, sending its yield up to 2% from a March closing low of 1.73%. To that end, when files are actively downloading, a new icon now appears in the Search bar that users can tap to view and manage downloads, pause and resume all downloads or just individual items, and select one to increase its priority or view it in a chat. "The argument from Telegram is, 'You should trust us because we tell you that we're trustworthy,'" Maréchal said. "It's really in the eye of the beholder whether that's something you want to buy into." Markets continued to grapple with the economic and corporate earnings implications relating to the Russia-Ukraine conflict. “We have a ton of uncertainty right now,” said Stephanie Link, chief investment strategist and portfolio manager at Hightower Advisors. “We’re dealing with a war, we’re dealing with inflation. We don’t know what it means to earnings.” Now safely in France with his spouse and three of his children, Kliuchnikov scrolls through Telegram to learn about the devastation happening in his home country.
from tr
