الفهرسة متعددة التمثيلات لتحسين نتائج البحث
تعرف على تقنية الفهرسة متعددة التمثيلات، وكيفية عملها، وكيفية تنفيذها خطوة بخطوة.
سنغطي ما يلي...
تقليديًا، تعتمد أنظمة استرجاع المعلومات على تمثيل واحد للمستندات، غالبًا ما يكون نصًا أو كلمات مفتاحية. ومع ذلك، قد يكون هذا النهج محدودًا. فالنص وحده قد لا يلتقط المعنى الكامل للمستند، خاصةً في المواضيع المعقدة أو تلك التي تتطلب تقنيات تحليل مختلفة. تعالج الفهرسة متعددة التمثيلات هذا القيد باستخدام تمثيلات متعددة للمستندات أثناء عملية الفهرسة.
إليك السبب وراء كون الفهرسة متعددة التمثيل مفيدة:
تحسين دقة الاسترجاع: من خلال دمج تمثيلات مختلفة، يمكن للنظام التقاط جوانب مختلفة من محتوى المستند، مما يؤدي إلى نتائج أكثر صلة للاستعلامات المتنوعة.
الفهم السياقي : تُعزز الفهرسة متعددة التمثيلات قدرة النظام على فهم السياق الذي تُستخدم فيه المصطلحات. ويمكن للتمثيلات الدلالية، مثل التضمينات من نماذج اللغة، أن تُبرز الفروق الدقيقة والعلاقات بين المصطلحات، مما يؤدي إلى نتائج بحث أكثر صلة بالسياق.
معالجة الاستعلامات المتنوعة : يمكن للنظام معالجة الاستعلامات المختلفة والرد عليها بشكل فعال، بما في ذلك أسئلة اللغة الطبيعية، وعمليات البحث عن الكلمات الرئيسية، والاستعلامات المنظمة.
مرونة محسنة: يتيح استخدام التمثيلات المختلفة للنظام التكيف مع أنواع مختلفة من المستندات، مثل ملفات PDF وصفحات الويب وقواعد البيانات، بالإضافة إلى احتياجات المستخدم المتنوعة.
التعامل مع المعلومات المعقدة: يمكن أن تكون الفهرسة متعددة التمثيلات مفيدة بشكل خاص للمستندات التي تحتوي على معلومات معقدة، مثل الأوراق العلمية أو التعليمات البرمجية، حيث قد لا يكون التحليل النصي وحده كافياً.
ما هي الفهرسة متعددة التمثيلات؟
تتضمن الفهرسة متعددة التمثيلات إنشاء وتخزين تمثيلات متعددة لكل مستند ضمن نظام الاسترجاع. يمكن استخلاص هذه التمثيلات من تقنيات مختلفة، مثل:
التحليل النصي: استخراج الكلمات الرئيسية، أو الكيانات المسماة، أو استخدام خوارزميات نمذجة الموضوع.
التضمينات الدلالية: استخدام برامج LLM المدربة مسبقًا لالتقاط المعنى الدلالي للنص.
الميزات المرئية: معالجة الصور أو المخططات المرتبطة بالمستند.
أثناء الاسترجاع، يستفيد النظام من التمثيل الأكثر ملاءمة استنادًا إلى استعلام المستخدم، مما يسمح بعملية بحث واسترجاع أكثر شمولاً.
التنفيذ خطوة بخطوة
يوضح هذا التنفيذ الفهرسة متعددة التمثيل باستخدام LangChain، مع التركيز على المحتوى النصي والملخصات التي تم إنشاؤها باستخدام LLM.
