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Abruf über hierarchischen Index (RAPTOR)(HIR)
Den Retrieval-Index als mehrstufigen Baum statt als flache Liste von Chunks aufbauen. RAPTOR bettet Chunks rekursiv ein, clustert und fasst sie zusammen, sodass eine Anfrage aus jeder Abstraktionsebene abrufen und je nach Bedarf eine übergreifende Synthese oder das Detail eines Blatts zurückgeben kann. Anthropic Contextual Retrieval stellt jedem Chunk vor dem Einbetten einen von einem LLM verfassten Kontexttext voran, damit isolierte Chunks im Gesamtdokument verankert bleiben.
In 30 Sekunden
- Was
- Baut einen mehrstufigen Baumindex auf, indem Chunks rekursiv gruppiert und zusammengefasst werden, sodass sich aus jeder Abstraktionsebene entweder eine breite Synthese oder konkrete Details abrufen lassen.
- Wann einsetzen
- Lange Dokumente, bei denen Anfragen sowohl Überblick als auch präzise Detailstellen brauchen und isolierte Chunks ohne Dokumentkontext ihre Bedeutung verlieren.
- Achtung
- Hoher Rechenaufwand beim Indexieren und erhebliche Implementierungskomplexität; schlecht ausgerichtetes Clustering erzeugt unbrauchbare Abstraktionsebenen und verschlechtert die Retrieval-Qualität.
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Abruf über hierarchischen Index (RAPTOR): Überblick
Den Retrieval-Index als mehrstufigen Baum statt als flache Liste von Chunks aufbauen. RAPTOR bettet Chunks rekursiv ein, clustert und fasst sie zusammen, sodass eine Anfrage aus jeder Abstraktionsebene abrufen und je nach Bedarf eine übergreifende Synthese oder das Detail eines Blatts zurückgeben kann. Anthropic Contextual Retrieval stellt jedem Chunk vor dem Einbetten einen von einem LLM verfassten Kontexttext voran, damit isolierte Chunks im Gesamtdokument verankert bleiben.
- Recursive cluster-then-summarize tree
- Multi-level abstraction retrieval
- Collapsed-tree traversal across layers
- Contextual chunk augmentation before embedding
- Hybrid embedding plus BM25 candidate generation
- Reranking of merged candidates
The Agent Architect
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Quellen
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