RAG: قدرت تقسیم متن برای بهبود بازیابی: کتابچه راهنمای توسعه دهنده

هنگام کار با مدل های زبان بزرگ (LLM)، یکی از نادیده گرفته ترین اما حیاتی ترین استراتژی ها تقسیم متن است. چه در حال ساختن یک سیستم نسل افزوده بازیابی (RAG) باشید یا به سادگی تغذیه بزرگ مجموعه داده ها به یک LLM برای پردازش، نحوه تقسیم متن خود می تواند به طور چشمگیری بر عملکرد تأثیر بگذارد.

مدل‌های زبان در پنجره‌های زمینه ثابت عمل می‌کنند، که مقدار متنی را که می‌توانید به‌طور هم‌زمان به آنها بدهید محدود می‌کند. علاوه بر این، مدل‌ها زمانی که تکه‌های مختصر و مرتبط از اطلاعات را پردازش می‌کنند، بهتر عمل می‌کنند تا سیل آشفته داده‌ها. اینجا جایی است که تقسیم متن وارد می شود – تکنیکی برای شکستن متن بزرگ به قطعات کوچکتر و بهینه شده که مدل های زبان را در کار خود مؤثرتر می کند.

در این راهنما، تقسیم بندی متن های مختلف، از تکنیک های پایه تا پیشرفته را با مثال های عملی با استفاده از LangChain، Ollama embeddings، و Llama 3.2 بررسی خواهیم کرد. در پایان، درک کاملی از هر روش، زمان استفاده از آنها و اینکه چگونه می توانند عملکرد بازیابی شما را بهبود بخشند، خواهید داشت.

تقسیم متن یک تکنیک حیاتی برای بهینه سازی عملکرد برنامه های کاربردی مدل زبان است. با تجزیه داده های بزرگ به تکه های کوچکتر و قابل مدیریت،… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی