Telegram Group & Telegram Channel
Это делает ваше RAG-приложение в 10 раз лучше

Большинство людей, которых я знаю, просто разбивают документы на чанки и строят эмбеддинги для этих фрагментов.

Но создавать действительно хорошие чанки — сложно. Идеального способа нет, но есть простой приём, который значительно улучшает качество чанков.

Добавьте к каждому чанку дополнительную метаинформацию.

Например, вы работаете с научными статьями. Каждый чанк — это всего лишь абзац, но сам по себе он часто оказывается слишком размытым.

Вместо того чтобы использовать только абзац, я добавляю к каждому чанку следующую информацию:

🔸Название статьи

🔸Номер страницы

🔸Заголовок секции, к которой относится абзац

🔸Ключевые слова или теги, содержащиеся в абзаце

🔸Одно предложение, кратко резюмирующее содержание абзаца

Этот дополнительный контекст делает эмбеддинг гораздо богаче и значительно повышает его полезность при извлечении.

Эту метаинформацию можно либо извлекать автоматически, либо генерировать с помощью LLM.

Это дополнительный шаг. Если вы только начинаете внедрять RAG, можно пока его пропустить. Но как только у вас заработает базовая версия — обязательно реализуйте это улучшение.

Вы больше не захотите работать по-другому.

👉 @DataSciencegx
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/DataSciencegx/200
Create:
Last Update:

Это делает ваше RAG-приложение в 10 раз лучше

Большинство людей, которых я знаю, просто разбивают документы на чанки и строят эмбеддинги для этих фрагментов.

Но создавать действительно хорошие чанки — сложно. Идеального способа нет, но есть простой приём, который значительно улучшает качество чанков.

Добавьте к каждому чанку дополнительную метаинформацию.

Например, вы работаете с научными статьями. Каждый чанк — это всего лишь абзац, но сам по себе он часто оказывается слишком размытым.

Вместо того чтобы использовать только абзац, я добавляю к каждому чанку следующую информацию:

🔸Название статьи

🔸Номер страницы

🔸Заголовок секции, к которой относится абзац

🔸Ключевые слова или теги, содержащиеся в абзаце

🔸Одно предложение, кратко резюмирующее содержание абзаца

Этот дополнительный контекст делает эмбеддинг гораздо богаче и значительно повышает его полезность при извлечении.

Эту метаинформацию можно либо извлекать автоматически, либо генерировать с помощью LLM.

Это дополнительный шаг. Если вы только начинаете внедрять RAG, можно пока его пропустить. Но как только у вас заработает базовая версия — обязательно реализуйте это улучшение.

Вы больше не захотите работать по-другому.

👉 @DataSciencegx

BY Data Portal | Data Science & Машиннное обучение




Share with your friend now:
group-telegram.com/DataSciencegx/200

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform. Telegram was co-founded by Pavel and Nikolai Durov, the brothers who had previously created VKontakte. VK is Russia’s equivalent of Facebook, a social network used for public and private messaging, audio and video sharing as well as online gaming. In January, SimpleWeb reported that VK was Russia’s fourth most-visited website, after Yandex, YouTube and Google’s Russian-language homepage. In 2016, Forbes’ Michael Solomon described Pavel Durov (pictured, below) as the “Mark Zuckerberg of Russia.” Anastasia Vlasova/Getty Images Russians and Ukrainians are both prolific users of Telegram. They rely on the app for channels that act as newsfeeds, group chats (both public and private), and one-to-one communication. Since the Russian invasion of Ukraine, Telegram has remained an important lifeline for both Russians and Ukrainians, as a way of staying aware of the latest news and keeping in touch with loved ones.
from ye


Telegram Data Portal | Data Science & Машиннное обучение
FROM American