Гибридный поиск и наблюдаемость агентов
Большинство RAG-систем терпят неудачу в продакшене. Они подводят не из-за языковой модели. Они подводят на этапе поиска (retrieval).
Система не может извлечь нужный фрагмент данных. Или она извлекает данные, но опускает их на 40-е место в выдаче. Генератор так и не видит эту информацию. А у вашей команды нет возможности понять, что именно пошло не так.
Эта архитектура решает обе проблемы.
Следуйте этим трем шагам для достижения лучших результатов:
Используйте гибридный поиск (Hybrid Retrieval) Запускайте лексический поиск BM25 и плотный семантический поиск (dense semantic search) одновременно. Используйте Reciprocal Rank Fusion для объединения списков. Бенчмарки показывают, что это увеличивает Recall@5 на текстовых и табличных данных на 8 процентных пунктов по сравнению с использованием только BM25.
Добавьте реранкер (Reranker) Реранкер — это лучший способ повысить точность (precision). Используйте cross-encoder для топ-50 или топ-100 кандидатов. Этот шаг значительно улучшит ваши результаты.
Сосредоточьтесь на наблюдаемости (Observability) Вам нужны трассировки (traces), чтобы находить ошибки в вашем конвейере поиска (retrieval pipeline). Без трассировок вы не сможете исправить систему.
Стройте свои RAG-системы, следуя этим стандартам продакшена.
Источник: https://dev.to/rishi_kora/hybrid-retrieval-and-agent-observability-a-production-rag-build-2h6p
Опциональное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi