A medida que los sistemas de respuesta a preguntas se vuelven más avanzados, los desarrolladores exploran nuevas técnicas para optimizar su rendimiento. Un enfoque prometedor es el modelo RAG (Recuperación-Generación Aumentada), que combina la recuperación de información con las capacidades del lenguaje generativo. Mediante el perfeccionamiento de la incrustación utilizada para la recuperación de datos específicos del dominio, los investigadores han encontrado una manera de mejorar significativamente la precisión de las respuestas de los modelos RAG. Este artículo profundiza en los detalles de esta técnica.
Introducción a RAG
Para comprender mejor por qué el ajuste de incrustaciones es tan efectivo para los modelos RAG, primero debemos cubrir algunos antecedentes sobre RAG en sí.
¿Qué es RAG?
RAG significa Recuperación-Generación Aumentada. Es un método que combina la recuperación de información con modelos generativos. Un modelo RAG primero recupera información relevante y luego genera una respuesta basada en ella. Esto potencia la capacidad del modelo para responder preguntas complejas. Consta de dos partes: un recuperador y un generador. El recuperador extrae fragmentos relevantes de un amplio corpus documental según la pregunta. El generador utiliza esos fragmentos para generar una respuesta coherente. Este enfoque es más eficaz para la respuesta a preguntas de dominio abierto, ya que permite obtener dinámicamente la información más reciente.
Pros y limitaciones de los modelos RAG
En comparación con los modelos generativos y de recuperación de texto tradicionales, los modelos RAG tienen algunas ventajas:
- Puede proporcionar resultados de búsqueda más precisos y útiles.
- Puede manejar consultas complejas y textos largos.
- Puede generar resultados de búsqueda personalizados según la intención del usuario.
Sin embargo, los modelos RAG también tienen algunas limitaciones:
- El entrenamiento y la inferencia son computacionalmente costosos
- Altos requisitos de datos de entrenamiento y capacidad del modelo
- Dificultad para gestionar consultas y textos de dominios especializados
El papel de las incrustaciones en RAG
Una vez cubiertos los conceptos básicos de RAG, analicemos cómo las incrustaciones juegan un papel crucial y se pueden optimizar.
Comparación de recuperación de diferentes modelos de incrustación en datos de dominio
En este experimento se utilizaron más de 30 000 fragmentos de conocimiento y 600 preguntas de usuario estándar para realizar pruebas de recuperación. Comparamos principalmente el rendimiento de recuperación de los modelos m3e-base, bge-base-zh y bce-embedding-base_v1 con datos de entrada en chino e inglés.
Ajuste del modelo de incrustación en los datos del dominio
- Recopilación de datos: recopile datos suficientes relacionados con el dominio, incluidos documentos, pares de preguntas y respuestas, etc. Estos datos deben cubrir puntos de conocimiento clave y preguntas comunes en el dominio.
- Preprocesamiento: Limpiar y preprocesar los datos para eliminar el ruido y la redundancia, garantizando así la calidad de los datos.
- Ajuste fino: ajuste fino de un modelo integrado previamente entrenado (por ejemplo, BERT) en los datos del dominio. El entrenamiento continuo en los datos del dominio ayuda al modelo a adaptarse mejor a la semántica y al uso del lenguaje en ese dominio.
- Evaluación y optimización: evalúe el rendimiento del modelo de incrustación ajustado en RAG y ajuste los parámetros de entrenamiento y los conjuntos de datos según sea necesario para optimizar aún más el rendimiento.
A través del ajuste fino, el modelo de incrustación puede comprender mejor la semántica específica del dominio, mejorando así las capacidades de recuperación y generación del modelo RAG y aumentando las tasas de respuesta y la calidad.
Tomando el modelo m3e como ejemplo:
Descargar: https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base
Referencia de ajuste fino: https://github.com/wangyuxinwhy/uniem/blob/main/examples/finetune.ipynb
Después de ajustar los datos del dominio y volver a probar la recuperación, vimos un aumento directo en la tasa de recuperación de 33%: un resultado muy prometedor.
Conclusión
Ajustar el modelo de incrustación es una forma eficaz de mejorar las tasas de respuesta de RAG. Al ajustar los datos del dominio, el modelo de incrustación puede comprender mejor la semántica específica del dominio, lo que mejora el rendimiento general del modelo RAG. Si bien los modelos RAG presentan ventajas significativas en el control de calidad de dominio abierto, su rendimiento en dominios específicos aún requiere mayor optimización. Las investigaciones futuras podrían explorar métodos de ajuste más precisos y mejoras en la calidad de los datos para optimizar aún más la precisión y la usabilidad de las respuestas de los modelos RAG en todos los dominios.
