Tập tin:RAG schema.svg
Từ testwiki
Bước tới điều hướng
Bước tới tìm kiếm
Kích thước bản xem trước PNG này của tập tin SVG: 800×324 điểm ảnh. Độ phân giải khác: 320×130 điểm ảnh | 640×259 điểm ảnh | 1.024×415 điểm ảnh | 1.280×519 điểm ảnh | 2.560×1.037 điểm ảnh | 4.249×1.722 điểm ảnh.
Tập tin gốc (tập tin SVG, 4.249×1.722 điểm ảnh trên danh nghĩa, kích thước: 76 kB)
Tập tin này được lưu ở Wikimedia Commons và nó có thể được sử dụng ở các dự án khác. Lời miêu tả của tập tin tại trang mô tả được hiển thị dưới đây.
Miêu tả
| Miêu tảRAG schema.svg |
English: Diagram illustrating the two-phase process for document retrieval using dense embeddings.
Indexing Phase:
Documents are transformed into vector representations using dense embeddings.
These vectors are stored in a vector database.
Inference Phase:
The posed question is converted into a query vector using the same embedding technique.
The vector database retrieves the top four most relevant articles by computing the cosine distance between the query vector and stored document vectors.
The content of the selected articles is introduced to the Large Language Model (LLM) as context, together with the original question.
The LLM is then instructed to formulate an answer.
This process ensures efficient and relevant document retrieval based on the semantic content of queries.Polski: Diagram ilustrujący dwuetapowy proces wyszukiwania dokumentów przy użyciu gęstych osadzeń.
Faza indeksowania:
Dokumenty są przekształcane w reprezentacje wektorowe przy użyciu gęstych osadzeń.
Te wektory są przechowywane w wektorowej bazie danych.
Faza wnioskowania:
Zadane pytanie jest konwertowane na wektor zapytania przy użyciu tej samej techniki osadzania.
Wektorowa baza danych wyszukuje cztery najbardziej odpowiednie artykuły, obliczając odległość kosinusową między wektorem zapytania a przechowywanymi wektorami dokumentów.
Treść wybranych artykułów jest wprowadzana do Dużego Modelu Językowego (LLM) jako kontekst, wraz z oryginalnym pytaniem.
Następnie instruuje się LLM, aby sformułował odpowiedź.
Ten proces gwarantuje efektywne i trafne wyszukiwanie dokumentów na podstawie semantycznej zawartości zapytań.Українська: Діаграма, яка показує двоетапний процес пошуку документів з використанням щільних вкладень.
Етап індексування:
Документи перетворюють на векторні подання з використанням щільних вкладень.
Ці вектори зберігають у векторній базі даних.
Етап висновування:
Задане питання перетворюють на вектор запиту з використання того же щільного подання.
Векторна база даних знаходить чотири найвідповідніші позиції, обчислюючи косинусну відстань між вектором запиту та векторами збережених документів.
Вміст обраних позицій пропонується Великій Мовній Моделі (ВММ) як контекст, разом із первинним запитанням.
ВММ відтак кажуть сформулювати відповідь.
Цей процес забезпечує ефективний та доречний пошук документів на основі семантичного вмісту запитів. |
| Ngày | |
| Nguồn gốc | Tác phẩm được tạo bởi người tải lên |
| Tác giả | Gknor |
| SVG genesis InfoField | switch elements: all translations are stored in the same file. |
Giấy phép
Tôi, người giữ bản quyền tác phẩm này, từ đây phát hành nó theo giấy phép sau:
Tập tin này được phát hành theo Giấy phép Creative Commons Ghi công–Chia sẻ tương tự 4.0 Quốc tế.
- Bạn được phép:
- chia sẻ – sao chép, phân phối và chuyển giao tác phẩm
- pha trộn – để chuyển thể tác phẩm
- Theo các điều kiện sau:
- ghi công – Bạn phải ghi lại tác giả và nguồn, liên kết đến giấy phép, và các thay đổi đã được thực hiện, nếu có. Bạn có thể làm các điều trên bằng bất kỳ cách hợp lý nào, miễn sao không ám chỉ rằng người cho giấy phép ủng hộ bạn hay việc sử dụng của bạn.
- chia sẻ tương tự – Nếu bạn biến tấu, biến đổi, hoặc tạo tác phẩm mới dựa trên tác phẩm này, bạn chỉ được phép phân phối tác phẩm mới theo giấy phép y hệt hoặc tương thích với tác phẩm gốc.
Chú thích
Ghi một dòng giải thích những gì có trong tập tin này
Two-phase process of document retrieval using dense embeddings and Large Language Model (LLM) for answer formulation
Dwuetapowy proces wyszukiwania dokumentów przy użyciu gęstych osadzeń i Dużego Modelu Językowego (LLM) do formułowania odpowiedzi.
Двоетапний процес пошуку документів з використанням щільних вкладень та великої мовної моделі (ВММ) для формулювання відповідей
Dwuetapowy proces wyszukiwania dokumentów przy użyciu gęstych osadzeń i Dużego Modelu Językowego (LLM) do formułowania odpowiedzi.
Khoản mục được tả trong tập tin này
mô tả
Giá trị nào đó không có khoản mục Wikidata
24 10 2023
image/svg+xml
Lịch sử tập tin
Nhấn vào ngày/giờ để xem nội dung tập tin tại thời điểm đó.
| Ngày/Giờ | Hình xem trước | Kích cỡ | Thành viên | Miêu tả | |
|---|---|---|---|---|---|
| hiện tại | 11:37, ngày 2 tháng 1 năm 2024 | 4.249×1.722 (76 kB) | wikimediacommons>Olexa Riznyk | File uploaded using svgtranslate tool (https://svgtranslate.toolforge.org/). Added translation for uk. |
Trang sử dụng tập tin
Trang sau sử dụng tập tin này: