ỨNG DỤNG ĐỒ THỊ TRI THỨC CHO TÁI XẾP HẠNG CÁC ĐOẠN VĂN BẢN TRONG TRUY XUẤT TĂNG CƯỜNG TẠO SINH

Tóm tắt

Các hệ thống truy xuất tăng cường tạo sinh (RAG) hiện đại thường dựa vào sự tương đồng ngữ nghĩa để truy xuất ngữ cảnh dùng làm đầu vào cho các mô hình ngôn ngữ lớn. Tuy nhiên, phương pháp này trả về các đoạn văn bản thường thiếu liên quan về mặt dữ kiện, dẫn đến việc các mô hình ngôn ngữ lớn sinh ra các câu trả lời thiếu căn cứ. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tái xếp hạng sau truy xuất bằng cách tận dụng tri thức có cấu trúc được trích xuất tự động từ chính kho văn bản của miền dữ liệu. Phương pháp của chúng tôi đánh giá lại các tài liệu được truy xuất ban đầu bằng cách tính toán một điểm số tương quan. Bằng cách ưu tiên các tài liệu thể hiện sự liên kết thông tin chặt chẽ với câu hỏi, chúng tôi cung cấp cho mô hình một ngữ cảnh đáng tin cậy hơn. Thực nghiệm trên bộ dữ liệu rag-mini-bioasq cho thấy phương pháp của chúng tôi đã cải thiện chỉ số truy xuất so với hệ thống RAG cơ sở.