Зачем нужен кастомный ретривер?
Стандартные методы поиска информации часто не справляются с задачами, связанными с редкими терминами, такими как имена собственные или уникальные названия продуктов. Эти слова могут быть плохо представлены в векторных пространствах эмбеддингов, что приводит к снижению точности поиска.
Для таких ситуаций полезно иметь специализированный инструмент – кастомный ретривер, способный эффективно обрабатывать подобные данные.
Шаги создания кастомного ретривера
Обработка текста и создание чанков
Первым шагом является подготовка данных. Исходный текст разбивается на небольшие фрагменты («чанки»), чтобы облегчить дальнейшую обработку и повысить эффективность поиска.
Построение модели TF-IDF
Следующий шаг – построение модели TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Эта модель позволяет оценить важность каждого термина в документе относительно всего корпуса текстов. Она особенно полезна при работе с уникальными терминами, так как учитывает их частоту появления в документах.
Добавление механизма поиска
После построения модели необходимо добавить механизм поиска, который будет использовать результаты TF-IDF для нахождения наиболее релевантных фрагментов текста.
Интеграция с LangChain
LangChain предоставляет удобный интерфейс для интеграции различных моделей и компонентов. Наш кастомный ретривер можно легко интегрировать в этот фреймворк, что позволит использовать его совместно с другими инструментами и моделями.
Тестирование и сравнение результатов
Чтобы убедиться в эффективности нашего кастомного ретривера, проведем тестирование и сравним его производительность со стандартными решениями. Для генерации тестовых вопросов воспользуемся инструментом Ollama.