Re-ranking
Il re-ranking rivaluta i candidati già trovati. Contano la pertinenza rispetto alla domanda e i limiti della selezione iniziale.
Affinare l’ordine dei risultati trovati
Il re-ranking rivaluta e ordina risultati di ricerca già trovati. Una prima ricerca seleziona possibili documenti o passaggi. Un metodo successivo ne esamina più da vicino la pertinenza rispetto alla domanda specifica, per esempio con un cross-encoder che elabora insieme domanda e testo. Questo passaggio non può trovare documenti esclusi dalla selezione. Anche i risultati riordinati devono rispettare i diritti di accesso e i filtri aziendali.
Un portale di assistenza fittizio riceve una domanda su come conoscere lo stato di riparazione di un apparecchio spedito. La selezione iniziale contiene una pagina generale di contatto e una procedura per consultare lo stato. Il re-ranking potrebbe portare avanti la procedura pertinente, anche se inizialmente la pagina di contatto era più in alto. Una verifica prevista controllerebbe se il passaggio giusto è tra i candidati e viene poi collocato correttamente. La procedura spiega come richiedere lo stato; la sua posizione non fornisce lo stato effettivo della riparazione del cliente.
Fonti
Termini correlati
- Ricerca semanticaRicerca che trova e ordina risultati in base alla vicinanza di significato alla richiesta.
- Ricerca ibridaCombinare ricerca lessicale e vettoriale in un elenco comune di risultati.
- Chunking dei documentiDividere un documento in sezioni più piccole e coerenti per la ricerca e il contesto del modello.
- Retrieval-Augmented GenerationRAG combina recupero di informazioni e risposte generate. L’accesso alle fonti non sostituisce la progettazione di qualità e permessi.
- Valutazione degli LLMLa valutazione degli LLM verifica risultati rispetto a compiti e criteri definiti. Un buon caso isolato non dimostra la qualità generale.
- Instradamento dei modelliScegliere un modello adatto a ogni richiesta da un insieme definito di candidati consentiti.
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