Что такое HyDE (Hypothetical Document Embeddings)?

HyDE (Hypothetical Document Embeddings) — это метод, используемый в системах с большими языковыми моделями (LLM) и Retrieval-Augmented Generation (RAG). Идея заключается в том, чтобы сначала сгенерировать гипотетический документ или ответ на запрос с помощью LLM, а затем получить эмбеддинг этого сгенерированного текста для поиска или сопоставления с реальными документами.

Таким образом, вместо того чтобы напрямую искать по исходному запросу, система сначала формирует «воображаемый» документ, который отражает смысл запроса, и уже по нему выполняет поиск. Это помогает улучшить качество поиска и релевантность, особенно когда запросы сложные или неоднозначные.

Пример применения:

• Пользователь вводит вопрос.
• LLM генерирует гипотетический ответ или документ по этому вопросу.
• Полученный текст преобразуется в вектор (эмбеддинг).
• Поиск по базе документов выполняется на основе близости эмбеддингов.

Это повышает эффективность Retrieval-Augmented Generation, позволяя лучше связывать запросы с релевантной информацией.