Что такое contextual compression в RAG?

Contextual compression в Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это техника сжатия и оптимизации контекста, который подается на вход языковой модели вместе с извлечённой информацией из внешних источников. Цель — уменьшить объём текста, сохранив при этом ключевую информацию, чтобы эффективно использовать ограничение по длине контекста модели и повысить релевантность ответа.

Например, при поиске релевантных документов для ответа на вопрос, извлечённые тексты могут быть слишком длинными. Contextual compression применяет методы, такие как выделение ключевых предложений, переформулирование или использование специализированных моделей сжатия, чтобы оставить только важные фрагменты, которые помогут языковой модели сгенерировать точный и информативный ответ.

Это особенно важно в RAG, где качество и компактность контекста напрямую влияют на качество генерации и эффективность работы системы.