Улучшение точности поиска: как дообучение модели эмбеддингов меняет RAG-системы

Разбираемся в дообучении модели эмбеддингов для повышения качества поиска в RAG-системах и его влиянии на точность результатов.

Привет! Сегодня мы поговорим о том, как дообучение модели эмбеддингов может значительно улучшить точность поиска в RAG-системах. Меня зовут Саприн Семён, я занимаюсь анализом данных и машинным обучением в компании ПГК Диджитал.

Что такое RAG-системы и почему они важны

RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) представляют собой архитектуры, объединяющие возможности поиска и генерации текста. Они используются для создания интеллектуальных помощников, способных предоставлять точные ответы на запросы пользователей.

Проблема стандартных подходов

Стандартные подходы к работе с документами в RAG-системах не всегда обеспечивают желаемое качество поиска. Это связано с тем, что предобученные модели эмбеддингов могут не всегда адекватно представлять смысл документов и запросов.

Не всегда корректно отражают специфику предметной области
Могут быть недостаточно чувствительны к контексту
Не учитывают нюансы пользовательский запросов

Дообучение модели эмбеддингов: решение проблемы

Дообучение модели эмбеддингов на данных конкретной предметной области позволяет значительно улучшить качество поиска. Этот процесс включает в себя корректировку весов модели для лучшего соответствия представлениям документов и запросов.

В нашей практике мы применили дообучение модели эмбеддингов на данных, специфичных для нашей задачи. Это позволило нам добиться значительного улучшения точности поиска и релевантности ответов.