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Récupération par transformation de requête(QTR)
Réécrire ou enrichir la requête de l'utilisateur avant la récupération, afin que les embeddings tombent au plus près des documents pertinents. HyDE génère un document de réponse hypothétique et en calcule l'embedding pour trouver de vrais voisins, l'expansion multi-requêtes émet plusieurs reformulations et fusionne les résultats, et le step-back prompting fait abstraction de la question pour retrouver d'abord les principes sous-jacents. Ces transformations apportent d'importants gains de récupération en zero-shot, sans entraîner le module de récupération.
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Réécrit ou étend les requêtes avant la recherche, au moyen de réponses hypothétiques, de reformulations multiples ou d'une montée en abstraction vers des principes, afin de mieux aligner les embeddings sur les documents pertinents.
- Quand l'utiliser
- Des questions utilisateur vagues ou sous-spécifiées, où l'embedding direct ne fait pas remonter les documents pertinents sans réentraîner le retriever.
- Vigilance
- La transformation peut halluciner des requêtes intermédiaires plausibles mais fausses, ce qui conduit à récupérer avec assurance des documents hors sujet ou trompeurs.
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Récupération par transformation de requête: Vue d’ensemble
Réécrire ou enrichir la requête de l'utilisateur avant la récupération, afin que les embeddings tombent au plus près des documents pertinents. HyDE génère un document de réponse hypothétique et en calcule l'embedding pour trouver de vrais voisins, l'expansion multi-requêtes émet plusieurs reformulations et fusionne les résultats, et le step-back prompting fait abstraction de la question pour retrouver d'abord les principes sous-jacents. Ces transformations apportent d'importants gains de récupération en zero-shot, sans entraîner le module de récupération.
- HyDE hypothetical document embedding
- Multi-query reformulation and fusion
- Step-back abstraction to principles
- Query decomposition into sub-questions
- Reciprocal rank fusion of result sets
- Training-free retriever improvement
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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