Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/25/de: Difference between revisions

Latest revision as of 07:23, 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.

Metadatenanreicherung, Chunking, Abfrageumformulierung, Abfragereranking: Wir haben festgestellt, dass die Phasen der Metadatenanreicherung, des Chunkings, der Abfrageumformulierung und des Abfragererankings der RAG-Pipeline den größten Einfluss auf die Qualität der Chatbot-Antworten haben. Die Qualität der LLM-Antwortgenerierung hängt stark von der Relevanz der Abfrageergebnisse ab. Diese Relevanz ist wiederum stark von der Anreicherung der Dokumentenmetadaten, dem Chunking und der Abfrageumformulierung abhängig. Wir haben auf Grid-Search basierende Auto-ML-Funktionen implementiert, um die richtigen Konfigurationen für Chunk-Token-Größen zu finden, mit verschiedenen Prompt-Variationen experimentiert und verschiedene Chunk-Reranking-Strategien erkundet, um optimale Einstellungen für jeden Bereich zu finden. Obwohl wir erhebliche Verbesserungen in der Relevanz der Abfrageergebnisse sowie in der Qualität und Genauigkeit der Antworten erzielt haben, glauben wir, dass wir noch mehr tun müssen, um die gesamte Pipeline zu optimieren.