ZeroEntropy
ແກ້ໄຂບັນຫາການຄົ້ນຫາ RAG ບໍ່ແມນຍຳ. ZeroEntropy ສະໜອງໂມເດລ Reranking ແລະ Embedding ຄວາມແມ່ນຳສູງ ເຊິ່ງມັກຈະໃຊ້ຽງໂຄດຄຳສັ່ງແຖວດຽວ ກໍ່ສາມາດຈັດລຳດັບຜົນການຄົ້ນຫາໃຫ້ຖືກຕ້ອງຂຶ້ນ ເຮັດໃຫ້ AI ອ້າງອີງເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວ
ចូលមើលគេហទំព័រ ↗ZeroEntropy ແມ່ນຫຍັງ
ZeroEntropy ສຸມໃສ່ຈຸດສຳຄັນທີ່ສຸດແຕ່ມັກຖືກມອງຂ້າມໃນ RAG (Retrieval-Augmented Generation): ຄວາມแม่ນຍຳໃນການຄົ້ນຫາ. ຫຼາຍຄົນເຮັດ RAG, ໂມເດລແຮງ, Prompt ຂຽນງາມ, ແຕ່ຄຳຕອບຍັງຜິດ, ບັນຫາມັກຈະຢູ່ທີ່ຂັ້ນຕອນການຄົ້ນຫາທີ່ດຶງເອກະສານມາແລ້ວຈັດລຳດັບຜິດ, ເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແທ້ໆຖືກຝັງໄວ້ຂ້າງຫຼັງ. ZeroEntropy ເຂົ້າມາແກ້ໄຂຈຸດນີ້ — ໂດຍສະໜອງໂມເດລ Reranking ແລະ Embedding ຄວາມແມ່ນຳສູງ ເພື່ອຈັດລຳດັບຜົນການຄົ້ນຫາຄືນໃໝ່ໃຫ້ຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ.
ຈຸດເດັ່ນຂອງມັນຄือ ປະສົບການການເຊື່ອມຕໍ່ລະດັບ "ໂຄດຄຳສັ່ງແຖວດຽວ". ທ່ານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຮື້ລະບົບການຄົ້ນຫາທັງໝົດ, ພຽງແຕ່ເຊື່ອມຕໍ່ ZeroEntropy Reranking ເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການທີ່ມີຢູ່ ເພື່ອໃຫ້ມັນຊ່ວຍຈັດລຳດັບຜົນການຄົ້ນຫາຮອບທຳອິດຄືນໃໝ່ຢ່າງแม่ນຍຳ, ຄວາມແມ່ນຳໃນການຄົ້ນຫາມັກຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງເຫັນໄດ້ຊັດ.
ຄຸນສົມບັດເດັ່ນ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້
ຫົວໃຈຫຼັກຂອງ ZeroEntropy ແມ່ນໂມເດລ Reranking ແລະ Embedding. Reranking ເຮັດໜ້າທີ່ຕັດສິນໃຈຢ່າງລະອຽດວ່າເນື້ອຫາໃດກ່ຽວຂ້ອງກັບຄຳຖາມຫຼາຍທີ່ສຸດຫຼັງຈາກທີ່ທ່ານດຶງເອກະສານກຸ່ມໜຶ່ງມາແລ້ວ; ສ່ວນ Embedding ເຮັດໜ້າທີ່ປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນ Vectors ສຳລັບການຄົ້ນຫາທາງຄວາມໝາຍ. ເມື່ອລວມເຂົ້າກັນ, ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າ "ເນື້ອຫາທີ່ສົ່ງໃຫ້ LLM" ແມ່ນເນື້ອຫາທີ່ຄວນຖືກອ້າງອີງແທ້ໆ.
ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ເໝາະສົມປະກອບມີ: ທີມງານທີ່ມີຄຸນນະພາບຄຳຕອບ RAG ບໍ່ຄົງທີ່ ແລະ ສົງໃສວ່າບັນຫາຢູ່ທີ່ພາກສ່ວນການຄົ້ນຫາ; ຖານຄວາມຮູ້ພາຍໃນອົງກອນ, ລະບົບຖາມ-ຕອບລູກຄ້າ, ການຄົ້ນຫາເອກະສານ ເຊິ່ງຕ້ອງການຄວາມແມ່ນຳສູງໃນການຊອກຫາ; ລວມທັງນັກພັດທະນາທີ່ຕ້ອງການເພີ່ມຄວາມແມ່ນຳຢ່າງວ່ອງໄວໂດຍไม่ต้องຮື້ໂຄງສ້າງລະບົບ. ມັນໃຊ້ mô hình freemium, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດທົດລອງຈຳນວນໜ້ອຍກ່ອນຕັດສິນໃຈຂະຫຍາຍຂະໜາດ, ເຊິ່ງເປັນມິດຕໍ່ຈັງຫວະການພັດທະນາແບບ "ທົດສອບກ່ອນຈ່າຍເງິນ".
លក្ខណៈសំខាន់
- ໂມເດລ Reranking ຄວາມແມ່ນຳສູງ, จัดລຳດັບຜົນການຄົ້ນຫາຢ່າງແມ່ນຳ
- ໂມເດລ Semantic Embedding, ເພີ່ມຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນການຄົ້ນຫາ Vector
- ເຊື່ອມຕໍ່ລະດັບໂຄດຄຳສັ່ງແຖວດຽວ, ບໍ່ຕ້ອງຮື້ໂຄງສ້າງລະບົບເດີມ
- ສາມາດໃຊ້ເປັນຊັ້ນເສີມການຈັດລຳດັບຄັ້ງທີສອງສຳລັບລະບົບການຄົ້ນຫາທີ່ມີຢູ່
- ບໍລິການໃນรูปแบบ API, ງ່າຍຕໍ່ການປະສົມປະສານເຂົ້າໃນສະຖາປັດຕະຍະກຳ RAG ຕ່າງໆ
គុណសម្បត្តិ
- ຈຸດເຂົ້າເຖິງແມ່ນຳ, ຈັດການກັບຈຸດທີ່ມັກພັງທີ່ສຸດຂອງ RAG ໂດຍກົງ
- ຕົ້ນທຶນການເຊື່ອມຕໍ່ຕໍ່າຫຼາຍ, ມັກຈະເຫັນຜົນພຽງແຕ່ເພີ່ມໂຄດຄຳສັ່ງບໍ່ເທົ່າໃດແຖວ
- ສາມາດວາງທັບເທິງລະບົບເດີມໄດ້, ບໍ່ຕ້ອງຮື້ສ້າງໃໝ່
គុណវិបត្តិ
- ແກ້ໄຂສະເພາະຄວາມແມ່ນຳໃນການຄົ້ນຫາ, ພາກສ່ວນ RAG ອື່ນໆຕ້ອງຈັດການເອງ
- Reranking ເປັນຂັ້ນຕອນເພີ່ມເຕີມ, ຕ້ອງປະເມີນຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຊັກຊ້າ (Latency) ສຳລັບລະບົບທີ່ອ່ອນໄຫວ
- ຂີດຈຳກັດຂອງຜົນລັບຍັງຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບການດຶງຂໍ້ມູນຮອບທຳອິດຂອງທ່ານ
ករណីប្រើប្រាស់
- ເສີມສ້າງການຄົ້ນຫາສຳລັບລະບົບ RAG ທີ່ມີຄຸນນະພາບຄຳຕອບບໍ່ຄົງທີ່
- ຍົກລະດັບຄວາມແມ່ນຳໃນການຊອກຫາຫົວຂໍ້ທີ່ຖືກຕ້ອງສຳລັບຖານຄວາມຮູ້ອົງກອນ ແລະ ບໍລິການລູກຄ້າ
- ເພີ່ມການຈັດລຳດັບຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຜົນລັບສຳລັບຜະລິດຕະພັນຄົ້ນຫາເອກະສານ
- ເພີ່ມຄວາມແມ່ນຳຂອງ RAG ຢ່າງວ່ອງໄວໂດຍບໍ່ຕ້ອງຮື້ໂຄງສ້າງລະບົບ
កំណត់ចំណាំអ្នកកែសម្រួល
ທຸກຄົນທີ່ເຄີຍເຮັດ RAG ຮູ້ດີວ່າ 80% ຂອງຄຳຕອບທີ່ບໍ່ດີ ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນໂມເດລໂງ່, ແຕ່ຍ້ອນການຄົ້ນຫາຈັບສິ່ງຜິດມາ. ZeroEntropy ສຸມໃສ່ການເຮັດ Reranking ໃຫ້ຄົມຊັດ, ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຊື່ອມຕໍ່ກໍ່ຖືກຈົນບໍ່มีເຫດຜົນທີ່ຈະບໍ່ລອງ. ມັນບໍ່ໄດ້ແກ້ໄຂບັນຫາ Chunking, Prompts ຫຼື Evaluation, ແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືປະເພດ "ລອງເພີ່ມເບິ່ງວ່າຄວາມແມ່ນຳເພີ່ມຂຶ້ນບໍ" ທີ່ຄຸ້ມຄ່າຫຼາຍ. ສຳລັບທີມງານທີ່ຖືກທໍລະມານດ້ວຍຄຸນນະພາບການຄົ້ນຫາຂອງ RAG, ນີ້ຄືເຄື່ອງມືທີ່ຄວນລອງເປັນອັນດັບທຳອິດ. ພວກເຮົາໃຫ້ 4.3 ຄະແນນ.
សំណួរញឹកញាប់
Reranking ຕ່າງຈາກການຄົ້ນຫາແບບ Embedding ແນວໃດ? ເປັນຫຍັງຕ້ອງເພີ່ມຂັ້ນຕອນນີ້?
ການຄົ້ນຫາແບບ Embedding ເກັ່ງໃນການກັ່ນຕອງເອກະສານຈຳນວນຫຼາຍຢ່າງວ່ອງໄວ, ແຕ່ການຕັດສິນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຍັງຫຍາບ. ສ່ວນ Reranking ແມ່ນການປຽບທຽບຢ່າງລະອຽດທີລະອັນສຳລັບເອກະສານເຫຼົ່ານັ້ນ, ແລ້ວຈັດເອົາອັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດຂຶ້ນມາເທິງສຸດ. ທັງສອງເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເປັນທີມ, ການເພີ່ມ Reranking ມັກຈະຊ່ວຍປັບປຸງຜົນລັບສຸດທ້າຍໃຫ້ດີຂຶ້ນຢ່າງເຫັນໄດ້ຊັດ.
ລະບົບ RAG ที่ມີຢູ່ຂອງຂ້ອຍສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ເລີຍບໍ?
ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນໄດ້. ZeroEntropy ຖືກອອກແບບມາໃຫ້ເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ງ່າຍ, ທ່ານພຽງແຕ່ສົ່ງເອກະສານທີ່ດຶງມາໄດ້ໃຫ້ ZeroEntropy ເຮັດ Reranking ກ່ອນສົ່ງຕໍ່ໃຫ້ LLM, ໂດຍສ່ວນໃຫຍ່ແລ້ວແມ່ນບໍ່ ຈຳເປັນຕ້ອງປ່ຽນແປງສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງທ່ານຂະໜາດໃຫຍ່.