DocumentazioneRAG

Radica ogni risposta la tua conoscenza.

Seleziona un'architettura di recupero, configurane i modelli e i limiti di ricerca, quindi indicizza i documenti che dovrebbero fornire risposte.

Configurazione in breve

6 modelli di recupero

Ogni RAG richiede un nome, un modello di incorporamento e una dimensione vettoriale. I modelli di grafico, router, visione e sintesi vengono visualizzati solo quando le relative funzionalità sono abilitate.

Panoramica

Costruisci una pipeline di recupero

Una configurazione RAG converte i documenti di origine in vettori e recupera il contesto rilevante per ogni query. I modelli più avanzati aggiungono riclassificazione, estrazione visiva, attraversamento del grafico, ricerca lessicale o routing basato sugli intenti.

1. Architetto

Scegli la strategia di recupero in base alla forma della tua conoscenza.

2. Configura

Seleziona modelli, dimensioni vettoriali e parametri di recupero limitato.

3. Terra

Carica documenti, attendi l'indicizzazione e controlla il recupero con query reali.

Step 01

Seleziona un modello RAG

Ogni modello attiva un percorso di recupero diverso ed espone solo il modello pertinente e i controlli di ottimizzazione nel passaggio due.

Ingenuo RAG

Ricerca diretta di incorporamento semantico seguita dalla generazione di risposte fondate.

Recupera e riclassifica

Recupera un ampio pool di candidati, quindi applica la riclassificazione neurale per mantenere i passaggi più forti.

Multimodale RAG

Combina il recupero del testo con le descrizioni estratte da immagini, grafici e diagrammi.

Grafico RAG

Estrae entità e relazioni, quindi attraversa un grafico della conoscenza per un contesto multi-hop.

Ibrido RAG

Unisce una densa somiglianza vettoriale con una corrispondenza sparsa di parole chiave BM25 per un richiamo bilanciato.

Router RAG

Classifica ogni query e la instrada tra ricerca vettoriale, attraversamento del grafico o risposta diretta.

Step 02 · Section 01

RAG Dettagli

Identificare la base di conoscenza e descrivere il dominio coperto dalle sue fonti indicizzate.

RAG Sezione dettagli con nome e descrizione — Crea RAG · Configurazione dell'identità

RAG NomeDOCS.NECESSARIA

Il nome visualizzato utilizzato nelle directory e nei selettori RAG per agenti, widget e destinazioni API.

Utilizzare un nome orientato al dominio come Enterprise Knowledge Base o Technical Manual Search.

DescrizioneDOCS.OPZIONALE

Un riassunto conciso del dominio della conoscenza, del materiale di partenza e dello scopo del recupero.

Questo aiuta i collaboratori a scegliere la base di conoscenza corretta; non viene inserito nel contesto recuperato.

Step 02 · Section 02

Modello di incorporamento vettoriale

Il modello di incorporamento converte porzioni di documento e query in vettori numerici. La dimensione selezionata fissa la forma vettoriale utilizzata per l'indicizzazione e la ricerca di similarità.

Modello di incorporamentoNecessaria

Seleziona il modello di provider utilizzato per codificare sia i blocchi di documenti che le query in entrata.

Utilizza la stessa configurazione di incorporamento per tutta la durata di un indice per vettori comparabili.

Dimensione vettorialeNecessaria

Imposta il numero di valori numerici memorizzati per ciascuna rappresentazione vettoriale.

Le dimensioni disponibili dipendono dal modello; l'interfaccia attuale offre valori supportati come 256, 512, 768, 1536 e 3072.

Step 02 · Section 03

Modello AI di reranking

Il modello di reranking applica un cross-encoder neurale per valutare ogni passaggio candidato rispetto alla query dell'utente dopo un'ampia ricerca vettoriale. Riordina i candidati affinché il contesto finale mantenga i passaggi più pertinenti.

Modello di rerankingNecessaria

Seleziona il cross-encoder utilizzato per valutare i candidati della ricerca vettoriale rispetto a ogni query.

Obbligatorio per Retrieve-and-Rerank. Riordina il pool di candidati initial_top_k prima di restituire i passaggi final_top_k.

Step 02 · Sections 04–07

Modelli AI specializzati

I modelli aggiuntivi vengono visualizzati solo quando l'architettura o una funzionalità opzionale li richiedono. Ogni modello di ragionamento compatibile può anche esporre un selettore di sforzo dopo la selezione.

Sezione Modello di estrazione del Knowledge Graph — Grafico RAG · Estrazione di entità e relazioni

Sezione Modello classificatore intento query — Router RAG · Classificazione delle query

Abilitata Sezione Modello Descrizione Visione e Media — Opzionale · Estrazione di risorse visive

Sezione modello Sintesi risposta abilitata AI — Opzionale · Sintesi della risposta con messa a terra

Modello graficoCondizionale

Estrae nodi di entità, relazioni semantiche e triple strutturate durante l'indicizzazione.

Richiesto dal grafico RAG e dal router RAG.

Modello del routerCondizionale

Classifica l'intento in entrata e seleziona il recupero del vettore, l'attraversamento del grafico o la risposta diretta.

Richiesto solo dal router RAG.

Modello di visioneCondizionale

Descrive immagini, grafici e diagrammi in modo che le informazioni visive possano unirsi al contesto ricercabile.

Commutatore facoltativo. Una volta abilitato, diventa necessario selezionare un modello compatibile.

Modello di rispostaCondizionale

Trasforma i passaggi recuperati in una risposta conversazionale fondata per query e widget RAG autonomi.

Commutatore facoltativo. Se disabilitata, la pipeline restituisce direttamente passaggi di contesto formattati.

Sforzo di ragionamentoCondizionale

Applica un livello di impegno supportato ai modelli di grafico, router, visione o risposta.

Visualizzato solo quando il modello selezionato pubblica opzioni di sforzo di ragionamento.

TemperaturaCondizionale

Controlla la variazione nell'output generato per le fasi generative applicabili.

Impostazione predefinita: 0,2. Intervallo: 0,0–2,0; non disponibile per i modelli che non supportano la temperatura.

Step 02 · Section 08

Architettura e parametri di recupero

I dispositivi di scorrimento controllano la quantità di contesto candidato raccolto in ogni fase. La scheda cambia con il modello selezionato, quindi vengono visualizzati solo i parametri utilizzati da quella pipeline.

Parametro	Modella	Predefinito/Intervallo	Scopo
top_k	Ingenuo, Multimodale, Router	5 · 1–50	Passaggi inseriti nel contesto finale.
iniziale_top_k	Recupera e riclassifica	25 · 5–100	Ampio pool di candidati semantici prima della riclassificazione.
final_top_k	Riclassifica, ibrido	5 · 1–20	Passaggi mantenuti dopo la riclassificazione o la fusione dei ranghi.
vettore_top_k	Grafico	4 · 1–20	Pezzi seme semantici utilizzati per individuare le entità del grafico.
grafico_profondità	Grafico	1 · 1–3	Salti di relazione attraversati dalle entità seme.
grafico_limit	Grafico	20 · 1–100	Il numero massimo di triple di relazione entità aggiunte al contesto.
vettore_k	Ibrida	15 · 1–50	Candidati semantici densi inclusi nella fusione dei ranghi.
bm25_k	Ibrida	15 · 1–50	Candidati lessicali sparsi inclusi nella fusione dei ranghi.

Step 02 · Section 08

Documenti della base di conoscenza

Salvare prima RAG per abilitare il caricamento dei documenti. I file caricati vengono indicizzati con il modello di incorporamento selezionato e diventano disponibili per il recupero al termine dell'elaborazione.

Sezione Documenti della Knowledge Base prima del salvataggio di RAG — Crea RAG · Indicizzazione dei documenti

La modifica del modello di incorporamento o della dimensione del vettore dopo l'indicizzazione può richiedere la rielaborazione dei documenti in modo che i vettori archiviati rimangano compatibili.

Step 02 · Section 09

Test di query in tempo reale

Dopo aver salvato e indicizzato i documenti, inviare query rappresentative per esaminare la risposta fondata, i blocchi recuperati, i fatti estratti, le fasi di esecuzione e il contesto assemblato.

Obbligatorio prima del salvataggio

Modello, nome RAG, modello di incorporamento, dimensione vettoriale e ogni modello richiesto dall'architettura selezionata.

Dopo la creazione

Utilizza domande che richiedono fatti esatti e sintesi da più fonti, quindi regola i limiti di recupero in base alle prove restituite.