Wat is contextuele compressie in RAG?

Contextuele compressie in Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een techniek voor het comprimeren en optimaliseren van de context die aan de ingang van het taalmodel wordt gegeven, samen met de uit externe bronnen geëxtraheerde informatie. Het doel is om de tekstinhoud te verminderen, terwijl de kerninformatie behouden blijft, om de lengtebeperking van de context van het model effectief te gebruiken en de relevantie van het antwoord te verbeteren.

Bijvoorbeeld, bij het zoeken naar relevante documenten om op een vraag te antwoorden, kunnen de geëxtraheerde teksten te lang zijn. Contextuele compressie past methoden toe zoals het extraheren van kernzinnen, herformulering of het gebruik van gespecialiseerde compressiemodellen, om alleen de belangrijke fragmenten over te laten die het taalmodel helpen een nauwkeurig en informatief antwoord te genereren.

Dit is vooral belangrijk in RAG, waar de kwaliteit en compactheid van de context rechtstreeks van invloed zijn op de kwaliteit van de generatie en de efficiëntie van het systeem.