Wat is HyDE (Hypothetische Document Embeddings)?

HyDE (Hypothetische Document Embeddings) is een methode die wordt gebruikt in systemen met grote taalmodellen (LLM) en Retrieval-Augmented Generation (RAG). Het idee is om eerst een hypothetisch document of antwoord op de vraag te genereren met behulp van LLM, en vervolgens de embedding van deze gegenereerde tekst te verkrijgen voor zoeken of vergelijken met echte documenten.

Op deze manier zoekt het systeem niet direct naar de oorspronkelijke vraag, maar creëert eerst een "verbeeldings"-document dat de betekenis van de vraag weerspiegelt, en voert de zoekactie daarop uit. Dit helpt de kwaliteit en relevantie van de zoekopdracht te verbeteren, vooral wanneer vragen complex of dubbelzinnig zijn.

Voorbeeld van toepassing:

• De gebruiker voert een vraag in.
• LLM genereert een hypothetisch antwoord of document over deze vraag.
• De verkregen tekst wordt omgezet in een vector (embedding).
• De zoekactie in de documentendatabase wordt uitgevoerd op basis van de nabijheid van de embeddings.

Dit verhoogt de efficiëntie van Retrieval-Augmented Generation en maakt het mogelijk om beter verband te leggen tussen vragen en relevante informatie.