Een assistent voor complexe documenten
Gebruik één corpus om RAG-strategieën te vergelijken.
Wat je gaat leren
- Leg uit: zoeken en rangschikken zijn verschillende fasen
- Pas het idee toe in een voorbeeld: een assistent voor complexe documenten
- Herken beperkingen en verifieer het resultaat van de oefening
Gebruik één corpus om RAG-strategieën te vergelijken. Een sjabloonwijziging heeft een afgemeten rechtvaardiging nodig.
Deze stappen verwijzen naar de functies die in de applicatiecode zijn geïdentificeerd. Dit materiaal is niet gevalideerd op een live exemplaar; controleer de documentatie en de opties in uw versie.
Hoe het werkt, stap voor stap
Zoeken en rangschikken zijn verschillende fasen
Retrieval selecteert kandidaten en rangschikt ze. top_k is het aantal opgevraagde resultaten; het vergroten ervan kan bewijs opleveren, maar ook lawaai. Een reranker onderzoekt de vraag en kandidaten nader. Het kan een ontbrekende passage in de oorspronkelijke lijst niet herstellen. BM25 zoekt naar lexicale overeenkomsten en helpt met exacte codes; vector zoeken zoekt naar semantische gelijkenis. RRF combineert posities in gerangschikte lijsten in plaats van scores toe te voegen met incompatibele eenheden. Extra fasen moeten hun kwaliteit, latentie en kosten rechtvaardigen door middel van testen.
Expliciete relaties met herkomst
Een grafiek bevat entiteiten en relaties, zoals Product → gebruik → Onderdeel. LLM-extractie kan namen verwarren of relaties verzinnen; bewaar het document dat elk feit ondersteunt. Bounded traversal zoekt naar verbindingen over meerdere hops heen. Local Graph RAG combineert Neo4j-feiten met vectorpassages. Het is niet automatisch de Microsoft GraphRAG-pijplijn met communitydetectie en rapporten. Afhankelijkheidsvragen kunnen baat hebben bij een grafiek; eenvoudige FAQ-vragen kunnen goedkoper zijn met het ophalen van vectoren.
Definieer succes voordat u gaat optimaliseren
Bereid representatieve verzoeken en verwachte antwoorden of eigenschappen voor. Inclusief gewone gevallen, dubbelzinnigheid, ontbrekende gegevens en gereedschapsfouten. Meet voor RAG het ophalen van bewijsmateriaal afzonderlijk van de correctheid van het antwoord. Recall@k meet het aandeel relevant bewijsmateriaal gevonden in de eerste k-resultaten; Precision@k meet het aandeel geretourneerde resultaten dat relevant is. Voor agenten: houd ook acties, machtigingen en stoppen bij. Een LLM-als-rechter kan de evaluatie versnellen, maar moet worden gekalibreerd ten opzichte van mensen. Wijzig de prompt, het model en de index niet tegelijkertijd als u wilt begrijpen wat de resultaten verbeterden.
Het verklarende schema
Volg de ononderbroken pijlen voor de hoofdstroom. Gestippelde blauwe pijlen leveren gegevens of context; roze pijlen geven feedback of geretourneerde resultaten weer. Kleuren en vormen onderscheiden modellen, winkels, beslissingen en resultaten. Vergelijk dezelfde vraag met behulp van afzonderlijke multimodale, grafische en hybride configuraties. Hun antwoorden worden afzonderlijk geëvalueerd en niet samengevoegd in een nieuw sjabloon. Scrol op kleine schermen horizontaal om het hele schema te volgen.
Een compleet voorbeeld
Vragen omvatten exacte codes, synoniemen, onderdeelrelaties en ontbrekende bronnen. Test naïef, herrangschik, grafiek, hybride en router; add Multimodal alleen met geverifieerde inname via het gezichtsvermogen.
Fictieve trainingsgegevens
| Bron | Informatie om te gebruiken |
|---|---|
| Catalogus | LX-240 gebruikt onderdeel P-12; P-12 maakt gebruik van adapter A-7. |
| Retouren | Verzoeken binnen 14 dagen na ontvangst; ongebruikt product in originele verpakking. |
| Levering | Geschatte 2-3 werkdagen na verzending, niet gegarandeerd. |
Startersvragen: “Welke adapter gebruikt de LX-240?”, “Kan ik een gebruikt product retourneren?” en “Hoe lang duurt de levering?”. Voeg dubbelzinnige en onbeantwoordbare gevallen toe. Houd bij elke vergelijking dezelfde bron aan.
Probeer het zelf
- Voer identieke tests uit op varianten en inspecteer elk verschillend resultaat.
- Leg de input, bron en verwachte uitkomst vast voordat u het experiment uitvoert. Gebruik alleen de fictieve gegevens in het voorbeeld.
- Volg de diagramfasen. Registreer bij elke stap welke informatie wordt ontvangen en geproduceerd; verwar de tussentijdse output niet met het uiteindelijke resultaat.
- Herhaal dit nadat de noodzakelijke informatie is verwijderd of de invoer dubbelzinnig is gemaakt. Controleer of het systeem een antwoord verduidelijkt, stopt of verzint.
- Vergelijk met de uitgelegde oplossing. Bewaar de configuratie, datum, resultaat en een verklaring voor verschillen. Verander één ding en test opnieuw.
Een uitgelegde oplossing
De tabel registreert het opgehaalde bewijsmateriaal, de juistheid, de tijd, het verbruik en de routerroute, inclusief direct. Met een succesvolle oefening kun je het verband tussen input, fasen en uitkomst laten zien. Als er informatie ontbreekt, is een voorzichtig antwoord nuttiger dan verzonnen details. Vergelijk meer dan stijl: controleer ook voorwaarden, bronnen en bewerkingen.
Wanneer deze aanpak helpt en wat de beperkingen zijn
Verschillende bronnen of vragen ontkrachten de vergelijking. Kies deze aanpak wanneer deze een gemeten behoefte verbetert. Houd een eenvoudige basislijn aan en vergelijk de resultaten met behulp van identieke inputs. Eén succesvol voorbeeld garandeert niet in elke situatie betrouwbaarheid.
Controleer wat je hebt geleerd
Kan een reranker een niet-geïndexeerd document repareren?
Nee. De passage moet eerst voorkomen in de index en kandidatenlijst.
Bewijst een door AI geëxtraheerde voorsprong dat de relatie waar is?
Nee. Controleer de bron en de identiteit van de entiteiten.
Welk resultaat moet deze oefening opleveren?
De tabel registreert het opgehaalde bewijsmateriaal, de juistheid, de tijd, het verbruik en de routerroute, inclusief direct.
Begrippen om te onthouden
- Herrangschikken: Een zorgvuldiger herschikking van reeds opgehaalde kandidaten.
- Hop: Eén relatie kruisen in een grafiek.
- Regressie / regressie: Een wijziging die een voorheen correcte casus doorbreekt.
Bronnen en uw volgende stap
- Lewis et al. — Retrieval-Augmented Generation
- Microsoft GraphRAG — Queryoverzicht
- LangGraph — Workflows en agenten
Ter voorbereiding: R04 — RAG opnieuw rangschikken: eerst beter bewijsmateriaal · R05 — Multimodale RAG: documenten bevatten ook afbeeldingen · R06 — Grafiek RAG en kennisgrafieken · R07 — Hybride RAG: betekenis en exacte woorden · R08 — Router RAG en het kiezen van uw ophaalstrategie · E02 — RAG stap voor stap evalueren