La ricerca vettoriale non è tutto ciò di cui hai bisogno

La ricerca vettoriale non è il solo elemento di cui hai bisogno

Introduzione

La Generazione con Recupero Potenziato (RAG) ha rivoluzionato il question answering a dominio aperto, consentendo ai sistemi di produrre risposte simili a quelle umane a una vasta gamma di domande. Al cuore del RAG si trova un modulo di recupero che analizza un vasto corpus per trovare passaggi di contesto rilevanti, che vengono poi elaborati da un modulo generativo neurale – spesso un modello linguistico pre-addestrato come GPT-3 – per formulare una risposta finale.

Anche se questo approccio è stato molto efficace, non è privo di limitazioni.

Uno dei componenti più critici, la ricerca vettoriale su passaggi incorporati, ha vincoli intrinseci che possono ostacolare la capacità del sistema di ragionare in modo sfumato. Questo è particolarmente evidente quando le domande richiedono un ragionamento multi-hop complesso su documenti multipli.

La ricerca vettoriale si riferisce alla ricerca di informazioni utilizzando rappresentazioni vettoriali dei dati. Questo implica due fasi chiave:

  1. Codifica dei dati in vettori

Innanzitutto, i dati che vengono cercati vengono codificati in rappresentazioni vettoriali numeriche. Per i dati testuali come passaggi o documenti, ciò viene fatto utilizzando modelli di embedding come BERT o RoBERTa. Questi modelli convertono il testo in vettori densi di numeri continui che rappresentano il significato semantico. Immagini, audio e altri formati possono anche essere codificati in vettori utilizzando appositi modelli di deep learning.

2. Ricerca utilizzando la similarità vettoriale

Una volta che i dati vengono codificati in vettori, la ricerca consiste nel trovare vettori simili alla rappresentazione vettoriale della query di ricerca. Questo si basa su metriche di distanza come la similarità coseno per quantificare quanto due vettori siano vicini e ordinare i risultati. I vettori con la distanza più piccola (similitudine più alta) vengono restituiti come risultati di ricerca più rilevanti.

Il vantaggio chiave della ricerca vettoriale è la capacità di cercare la similarità semantica, non solo corrispondenze di parole chiave letterali. Le rappresentazioni vettoriali catturano il significato concettuale, consentendo di identificare risultati più rilevanti ma linguisticamente distinti. Ciò consente una qualità di ricerca più elevata rispetto alle tradizionali corrispondenze di parole chiave.

Tuttavia, trasformare i dati in vettori e la ricerca nello spazio semantico ad alta dimensionalità comportano anche limitazioni. Il bilanciamento dei compromessi della ricerca vettoriale è un campo di ricerca attivo.

In questo articolo, analizzeremo le limitazioni della ricerca vettoriale, esplorando perché fatica a…