#text_mining — Public Fediverse posts

RAG: Как собрать свой ретривер для особых случаев

С опытом у RAG-инженера накапливается солидный багаж эвристик и инструментов, которые в определенных задачах превосходят по качеству или скорости стандартные. Фраза «а для этого у меня есть собственный ретривер» звучит с некоторым снобизмом, но добавляет к профессионализму несколько пойнтов. Хотите в свою коллекцию ретривер, который умеет работать с терминами, плохо различимыми в векторном пространстве эмбеддинга, в частности с именами и названиями? Тогда давайте перейдём от снобизма к практике. Начнём с обработки текста и сегментируем его на фрагменты - «чанки». Далее сделаем TFIDF модель, добавим поиск и обернём всё это в ретривер LangChain. Наконец сравним наш ретривер с двумя-тремя стандартными решениями. А Ollama поможет с вопросами для бенчмарка.

https://habr.com/ru/articles/1022244/

#rag #rag_pipeline #text_mining #text_generation #retrieval #ollama #gensim #langchain

PageIndex: замена векторному поиску в RAG?

Попытки заменить чем-то векторный поиск в RAG продолжаются. Про GraphRAG я уже высказывался , новый претендент на замену - Pageindex. Идея простая. Сегментируем документ на страницы, при помощи LLM и хитрого кода строим для него таблицу содержания, TOC с деревом узлов и саммари для каждого узла. Далее отправляем эту структуру в промпт поискового запроса и просим LLM найти релевантные узлы. За каждым найденным узлом закреплены страницы документа. Эти страницы достаём и используем в качестве контекста в финальном запросе. Нет чанков, не нужны эмбеддинги и векторные хранилища. Выглядит заманчиво. Попытаюсь добавить к этой идее немного критики и заодно расскажу как эту штуку запустить локально.

https://habr.com/ru/articles/1017318/

#rag #text_mining #text_generation #indexing #ollama #litellm

PageIndex: замена векторному поиску в RAG?

Попытки заменить чем-то векторный поиск в RAG продолжаются. Про GraphRAG я уже высказывался , новый претендент на замену - Pageindex. Идея простая. Сегментируем документ на страницы, при помощи LLM и хитрого кода строим для него таблицу содержания, TOC с деревом узлов и саммари для каждого узла. Далее отправляем эту структуру в промпт поискового запроса и просим LLM найти релевантные узлы. За каждым найденным узлом закреплены страницы документа. Эти страницы достаём и используем в качестве контекста в финальном запросе. Нет чанков, не нужны эмбеддинги и векторные хранилища. Выглядит заманчиво. Попытаюсь добавить к этой идее немного критики и заодно расскажу как эту штуку запустить локально.

https://habr.com/ru/articles/1017318/

#rag #text_mining #text_generation #indexing #ollama #litellm

PageIndex: замена векторному поиску в RAG?

Попытки заменить чем-то векторный поиск в RAG продолжаются. Про GraphRAG я уже высказывался , новый претендент на замену - Pageindex. Идея простая. Сегментируем документ на страницы, при помощи LLM и хитрого кода строим для него таблицу содержания, TOC с деревом узлов и саммари для каждого узла. Далее отправляем эту структуру в промпт поискового запроса и просим LLM найти релевантные узлы. За каждым найденным узлом закреплены страницы документа. Эти страницы достаём и используем в качестве контекста в финальном запросе. Нет чанков, не нужны эмбеддинги и векторные хранилища. Выглядит заманчиво. Попытаюсь добавить к этой идее немного критики и заодно расскажу как эту штуку запустить локально.

https://habr.com/ru/articles/1017318/

#rag #text_mining #text_generation #indexing #ollama #litellm

PageIndex: замена векторному поиску в RAG?

Попытки заменить чем-то векторный поиск в RAG продолжаются. Про GraphRAG я уже высказывался , новый претендент на замену - Pageindex. Идея простая. Сегментируем документ на страницы, при помощи LLM и хитрого кода строим для него таблицу содержания, TOC с деревом узлов и саммари для каждого узла. Далее отправляем эту структуру в промпт поискового запроса и просим LLM найти релевантные узлы. За каждым найденным узлом закреплены страницы документа. Эти страницы достаём и используем в качестве контекста в финальном запросе. Нет чанков, не нужны эмбеддинги и векторные хранилища. Выглядит заманчиво. Попытаюсь добавить к этой идее немного критики и заодно расскажу как эту штуку запустить локально.

https://habr.com/ru/articles/1017318/

#rag #text_mining #text_generation #indexing #ollama #litellm

Сортировка книг по тематикам скриптами Python

На момент написания этой заметки около половины из 16 тысяч книг в моей библиотеке — ИТшные, другая половина — медицинские. Две трети этих книг на английском, одна треть — на русском. Примерно раз в месяц я с телеграм-каналов докачиваю еще 1–2 тысячи книг, из которых реально новых — не более 100–200, остальное у меня уже есть. Кроме того, попадаются сканированные книги с околонулевой пользой, если их не распознавать. Всё это добро мне нужно регулярно дедуплицировать, раскладывать по тематическим папочкам, выкладывать в облако для коллег и при этом не тратить на это много времени. Готовых программ для таких задач я не нашел, поэтому, как мог, справлялся сам — писал скрипты на Python.

https://habr.com/ru/articles/867412/

#petproject #python #spacy #tfidf #обработка_данных #text_mining