Enhancing Context Recall in Retrieval-Augmented Generation

vendredi, novembre 22, 2024 12:00 AM
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Retrieval-augmented generation (RAG) has emerged as a pivotal method for integrating large language models (LLMs) into specialized business applications, enabling the infusion of proprietary data into model responses. Despite its effectiveness during the proof of concept (POC) phase, developers often face significant accuracy drops when transitioning RAG into production. This issue is particularly pronounced during the retrieval phase, where the aim is to accurately fetch the most relevant context for a given query, a metric known as context recall. This article delves into strategies for enhancing context recall by customizing and fine-tuning embedding models, ultimately improving RAG’s performance in real-world applications.

RAG operates in two main steps: retrieval and generation. In the retrieval phase, the model converts text into vectors, indexes, retrieves, and re-ranks these vectors to identify the top matches. However, failures in this phase can lead to missed relevant contexts, resulting in lower context recall and less accurate generation outputs. One effective solution is to adapt the embedding model, which is designed to understand relationships between text data, to produce embeddings that are specific to the dataset being used. This fine-tuning allows the model to generate similar vectors for similar sentences, enhancing its ability to retrieve context that is highly relevant to the query.

To improve context recall, it is essential to prepare a tailored dataset that reflects the types of queries the model will encounter. This involves extracting a diverse range of questions from the knowledge base, paraphrasing them for variability, and organizing them by relevance. Additionally, constructing an evaluation dataset helps assess the model’s performance in a realistic setting. By employing an Information Retrieval Evaluator, developers can measure metrics like Recall@k and Precision@k to gauge retrieval accuracy. Ultimately, fine-tuning the embedding model can lead to substantial improvements in context recall, ensuring that RAG remains accurate and reliable in production environments.

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Le Digital Currency Group (DCG), sous la direction de Barry Silbert, a officiellement lancé Yuma, une nouvelle filiale visant à promouvoir l'innovation au sein du réseau AI décentralisé de Bittensor. La mission de Yuma est d'équiper les startups et les entreprises des ressources nécessaires pour développer, former et utiliser l'intelligence artificielle dans un cadre décentralisé. Au cœur de l'écosystème de Bittensor se trouve le token $TAO, qui incite à la participation en récompensant les contributeurs pour leur puissance de calcul et la qualité de leur travail. Ce modèle encourage non seulement l'efficacité, mais favorise également la collaboration entre les utilisateurs, en faisant une alternative convaincante aux systèmes AI traditionnels et centralisés dominés par de grandes entreprises technologiques. Yuma est conçu pour soutenir divers projets axés sur l'IA qui peuvent gagner des récompenses via le réseau Bittensor. L'entreprise propose deux modèles de partenariat distincts : un programme d'accélérateur adapté aux startups et aux entreprises établies, et un incubateur de sous-réseau qui facilite la création de nouveaux projets depuis le début. Grâce à son programme précoce d'incubateur de sous-réseau, Yuma a déjà formé des partenariats avec plusieurs entreprises, dont Sturdy, Masa, Score et Infinite Games. De plus, elle a collaboré avec Foundry pour lancer le sous-réseau S&P 500 Oracle, mettant en avant son engagement à construire un écosystème robuste autour de l'IA décentralisée. Comme l'a noté Jacob Steeves, co-fondateur de Bittensor, la plateforme a été créée pour fournir une alternative compétitive à l'approche conventionnelle descendante qui restreint l'accès aux capacités avancées de l'IA. L'implication de DCG avec Bittensor remonte à 2021, et son bras de gestion d'actifs, Grayscale, a depuis introduit un Trust Bittensor et un fonds AI décentralisé, Bittensor représentant 21 % de ce dernier. Cet investissement stratégique souligne l'importance croissante des réseaux décentralisés dans l'avenir de l'intelligence artificielle et de la propriété numérique.
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Barry Silbert, le PDG de Digital Currency Group (DCG), a exprimé sa conviction que Bittensor pourrait être aussi transformateur que Bitcoin. Pour soutenir cette vision, DCG a lancé une nouvelle entreprise nommée Yuma, qui agira comme un accélérateur pour les startups intéressées par l'exploration de l'écosystème Bittensor. Bittensor lui-même est un réseau décentralisé qui incite les contributions de données et de puissance de calcul pour diverses tâches d'IA, allant de la traduction de texte à la prédiction complexe de structures protéiques. Silbert compare Bittensor au World Wide Web de l'IA, soulignant son potentiel à démocratiser la technologie de l'IA et à réduire la domination des grandes entreprises technologiques. Yuma vise à incuber et à construire des entreprises qui utilisent l'IA décentralisée, avec des plans pour soutenir les startups et les entreprises dans le lancement de leurs propres sous-réseaux au sein du cadre Bittensor. Silbert assumera le rôle de PDG chez Yuma, qui devrait commencer avec environ 25 employés. L'entreprise fonctionne selon un modèle similaire à celui de Y Combinator, fournissant des ressources et un soutien pour les partenariats d'accélérateur et d'incubateur. Actuellement, Yuma a cinq sous-réseaux actifs, avec des projets supplémentaires en développement, montrant une gamme diversifiée d'applications, y compris la détection de bots, les prédictions de séries temporelles et la recherche en IA. L'intérêt pour l'IA décentralisée n'est pas un développement récent pour DCG, car ils ont effectué leur premier investissement dans Bittensor en 2021. Avec l'ajout de fonds dédiés à l'IA via Grayscale, DCG se positionne à l'avant-garde de cette technologie émergente. La cryptomonnaie native de Bittensor, le $TAO, joue un rôle crucial dans l'incitation des travailleurs décentralisés, qu'ils soient mineurs fournissant des services de calcul ou validateurs garantissant des contributions de qualité. Alors que Yuma continue de croître, elle vise à favoriser l'innovation et la collaboration au sein de l'écosystème Bittensor, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'applications d'IA décentralisées.