Mi az a self-querying retriever?

Self-querying retriever — ez egy megközelítés a Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendszerekben, ahol a modell saját maga generál kérdéseket a tudásbázishoz vagy dokumentumokhoz, hogy releváns információkat találjon, amelyeket aztán az válasz generálásához használ. Ahelyett, hogy külső kérdésektől függene, a LLM (Nagy Nyelvi Modell) önállóan határozza meg, mely információkat kell kinyerni, javítva az eredmények minőségét és relevanciáját.

Példa: összetett kérdés megválaszolásakor a modell először egy pontosító kérdést generál, elküldi egy keresőmotorhoz vagy dokumentumtárhoz, releváns részeket kap vissza, és ezeket használja a válasz összeállításához. Ez a ciklus többször is megismétlődhet, növelve a válasz pontosságát és teljességét.