A visszakeresési rendszerek szerepe az AI-ban
A visszakeresési rendszerek kritikus szerepet játszanak a modern AI-alkalmazásokban, különösen a RAG-rendszerekben. A retrieval feladata: a lekérdezésre adott leginkább releváns információ megkeresése és visszaadása egy adattárból, lehetővé téve az AI-rendszerek számára, hogy a lekérdezési idő adataira hivatkozzanak.
Visszakeresési technikák
A ritka visszakeresés (sparse retrieval) kulcsszóegyezések és TF-IDF pontszámok alapján működik. A sűrű visszakeresés (dense retrieval) neurális beágyazásokat alkalmaz a szemantikai hasonlóság mérésére, lehetővé téve a szöveg megkereséséta szó szerinti egyezés nélkül. A hibrid visszakeresés kombinálja a ritka és sűrű megközelítések előnyeit.
Vállalati visszakeresési architektúra
A vektoros adatbázisok (Qdrant, Pinecone, Weaviate, pgvector) tárolják a dokumentumok beágyazásait hatékony hasonlóság keresés céljából. A kétfázisú visszakeresés a sűrű visszakeresést kombinálja a rerankinggel. A hibrid keresési rendszerek különböző visszakeresési technikákat kombinálnak a legjobb lefedettség és relevancia eléréshez.