Latest revision as of 07:19, 20 February 2025
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Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots ) '''Metadata Enrichment, Chunking, Query Rephrasal, Query Reranking''': We noticed that metadata enrichment, chunking, query rephrasal and query re-ranking stages of RAG pipeline have the most impact on the quality of Chatbot responses. LLM response generation quality is highly dependent on retrieval relevancy. Retrieval relevancy is, in turn, highly dependent on document metadata enrichment, chunking, and query rephrasal. We implemented grid search-based auto-ML capabilities to find the right configurations of chunk token-sizes, experimented with various prompt variations, and explored different chunk reranking strategies to find optimal settings for each. While we have made significant improvements in retrieval relevancy and answer quality and accuracy, we believe, we still have more work to do to optimize the full pipeline.
메타데이터 강화, 청킹, 쿼리 재구성, 쿼리 재정렬 : 우리는 RAG 파이프라인의 메타데이터 강화, 청킹, 쿼리 재구성 및 쿼리 재정렬 단계가 챗봇 응답의 품질에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. LLM 응답 생성 품질은 검색 관련성에 크게 의존합니다. 검색 관련성은 다시 문서 메타데이터 강화, 청킹 및 쿼리 재구성에 크게 의존합니다. 우리는 청크 토큰 크기의 올바른 구성을 찾기 위해 그리드 검색 기반의 자동 ML 기능을 구현하고, 다양한 프롬프트 변형을 실험하며, 최적의 설정을 찾기 위해 다양한 청크 재정렬 전략을 탐구했습니다. 검색 관련성과 응답 품질 및 정확성에서 상당한 개선을 이루었지만, 전체 파이프라인을 최적화하기 위해 아직 더 많은 작업이 필요하다고 믿습니다.
