Ответы на вопросы, семантический поиск и конвейер Retriever-Reader
Здравствуйте, любители НЛП! Я всегда нахожу увлекательным экспериментировать с встраиванием слов и выполнять с ними семантический поиск или рекомендательные системы. Именно поэтому мне приятно рассказать о готовом к работе фреймворке, позволяющем масштабировать эти задачи с огромным количеством документов. Наслаждаться! 😄
Стог сена, созданный deepset, представляет собой среду NLP с открытым исходным кодом, которая использует модели Transformer, призванную стать мостом между исследованиями и промышленностью в области нейронного поиска, ответов на вопросы, семантического поиска документов и обобщение. Это модульная структура, которая интегрируется с другими проектами с открытым исходным кодом, такими как Huggingface’s Transformers, Elasticsearch или Milvus.
Варианты использования стога сена
Основные варианты использования Haystack:
- Ответы на вопросы: задавайте вопросы на естественном языке и находите детальные ответы в своих документах.
- Семантический поиск: поиск документов по смыслу запроса, а не по его ключевым словам.
- Резюме: задайте общий вопрос и получите сводку наиболее релевантных найденных документов.
- Генерация вопросов: принимает документ в качестве входных данных и возвращает сгенерированные вопросы, на которые документ может ответить.
Например, ответы на вопросы и семантический поиск можно использовать для лучшей обработки длинного хвоста запросов, которые получают чат-боты, или для автоматизации процессов путем автоматического применения списка вопросов к новым документам и использования извлеченных ответов.
Кроме того, с Haystack можно:
- Используйте предварительно обученные модели (например, BERT, RoBERTa, MiniLM) или настройте их для конкретных областей.
- Собирайте отзывы пользователей, чтобы оценивать, сравнивать и постоянно улучшать модели.
- Масштабируйте до миллионов документов с помощью ретриверов, готовых серверных частей, таких как Elasticsearch или FAISS, и REST API fastAPI.
Как это работает
Haystack работает, используя конвейеры Retriever-Reader. Конвейер Retriever-Reader использует возможности чтения Reader и применяет их к большим базам документов с помощью Retriever.
Но что такое ридеры и ретриверы?
- Читателиявляются системами ответов на вопросы с закрытым доменом: мощные модели, которые анализируют документы и выполняют в них задачу ответа на вопрос. Они основаны на новейших языковых моделях на основе преобразователя и используют ускорение графического процессора. Однако неэффективно использовать Reader непосредственно для большой коллекции документов.
- Retriever помогает читателю, действуя как фильтр, уменьшающий количество документов, которые должен обработать читатель. Для этого он просматривает все документы в базе данных, идентифицирует релевантные (обычно небольшое подмножество) и передает их считывателю.
Вот схема, которая обобщает конвейер Retriever-Reader.
Создать хранилище документов, заполнить его и задать запросы можно с помощью нескольких строк кода Python.
Доступна онлайн-демонстрация, которая работает на избранных страницах Википедии по теме страны и столицы. Вы можете задать любой вопрос по этой теме и посмотреть, сможет ли Haystack найти правильный ответ в своей базе знаний.
Спасибо за чтение! Если вы хотите узнать больше о НЛП, не забудьте подписаться на NLPlanet в Medium, LinkedIn и Twitter!
Сообщения, связанные с NLPlanet
