Retrieval बेहतर बनाना: Filters, MMR, Reranking

अच्छा अंदर, अच्छा बाहर

अधिकतर RAG विफलताएँ retrieval विफलताएँ हैं। LangChain और उसके integrations में उपलब्ध सुधार: tenant, तिथि या अनुमतियों से सीमित करने को metadata filters; लगभग-समान परिणामों में विविधता के लिए MMR (search_type="mmr"); जहाँ store समर्थन दे वहाँ keyword और vector scores जोड़ने वाला hybrid search; मॉडल से सवाल कई तरह दोबारा लिखवाने वाला multi-query retrieval; retrieved अंशों का क्रम बदलने या छाँटने वाले contextual compression और rerankers; और parent-document retriever जो छोटे chunks मिलाता है पर बड़े अनुभाग लौटाता है। हर बदलाव से पहले और बाद सच्चे सवालों के सेट (recall@k) से मापें।

एक चीज़ बदलें, फिर मापें

Chunk आकार, k, embeddings और reranking आपस में प्रभाव डालते हैं। उन्हें उन्हीं सवालों पर एक-एक करके परखें।

त्वरित जाँच: MMR retrieval में क्या जोड़ता है?

• लगभग-duplicates घटाकर अधिक विविध परिणाम
• तेज़ GPUs
• मुफ़्त embeddings
• स्वचालित fine-tuning