Гібридний пошук та спостережуваність агентів
Більшість RAG-систем зазнають невдачі у продакшені. Вони дають збій не через мовну модель. Вони дають збій на етапі пошуку (retrieval).
Система не може знайти потрібний фрагмент даних. Або вона знаходить дані, але ховає їх на 40-му місці в ранжуванні. Генератор ніколи не бачить цієї інформації. Ваша команда не має можливості побачити, що саме пішло не так.
Ця архітектура вирішує обидві проблеми.
Дотримуйтесь цих трьох кроків для кращих результатів:
Використовуйте гібридний пошук (Hybrid Retrieval) Запускайте лексичний BM25 та щільний семантичний пошук (dense semantic search) одночасно. Використовуйте reciprocal rank fusion для об'єднання списків. Тести показують, що це додає 8 відсоткових пунктів до Recall@5 на текстових та табличних даних порівняно лише з BM25.
Додайте реранкер (Reranker) Реранкер — це найкращий спосіб підвищити точність (precision). Використовуйте cross-encoder для 50–100 найкращих кандидатів. Цей крок значно покращує ваші результати.
Зосередьтеся на спостережуваності (Observability) Вам потрібні трасування (traces), щоб знаходити помилки у вашому конвеєрі пошуку (retrieval pipeline). Без трасування ви не зможете виправити систему.
Будуйте свою RAG-систему відповідно до цих стандартів продакшену.
Джерело: https://dev.to/rishi_kora/hybrid-retrieval-and-agent-observability-a-production-rag-build-2h6p
Додаткова спільнота для навчання: https://t.me/GyaanSetuAi