ibm-self-serve-assets/Blended-RAG
📦 Open Source Projectibm-self-serve-assets
Гибридный фреймворк RAG, объединяющий семантический поиск и запросы по ключевым словам для повышения точности LLM.
Blended-RAG решает фундаментальные проблемы стандартных архитектур RAG, которые часто не справляются с нюансами запросов или узкоспециализированной терминологией. Проект реализует «смешанный» подход, использующий преимущества векторного семантического поиска наряду с традиционными методами поиска по ключевым словам. Объединение этих методологий обеспечивает более комплексный процесс извлечения данных, учитывающий как намерение пользователя, так и лексические особенности запроса.
Репозиторий включает модульные Jupyter Notebooks, которые пошагово обучают реализации гибридных конвейеров поиска. Ключевые функции включают методы переранжирования документов, оптимизацию расширения запросов и балансировку оценок семантического сходства с плотностью ключевых слов. Этот подход особенно эффективен для корпоративных сред, где критически важна точность, а данные часто являются неструктурированными или техническими. Разработчики могут адаптировать эти ноутбуки для интеграции с различными векторными базами данных и провайдерами LLM, что делает проект универсальным набором инструментов для создания надежных RAG-приложений.
💡Основное
- ├─Гибридный семантический и ключевой поиск
- ├─Оптимизированные конвейеры точности RAG
- └─Модульная реализация в Jupyter Notebook
🎯Для
- ├─AI-инженеры
- ├─Специалисты по Data Science
- └─RAG-разработчики