Odpowiadanie na pytania, wyszukiwanie semantyczne i potok Retriever-Reader
Witam wszystkich entuzjastów NLP! Zawsze fascynujące jest dla mnie eksperymentowanie z osadzaniem słów i korzystanie z nich przy użyciu wyszukiwania semantycznego lub systemów rekomendacji. Dlatego z przyjemnością opowiadam o gotowym do produkcji frameworku, który pozwala skalować te zadania przy ogromnej liczbie dokumentów. Cieszyć się! 😄
Haystack, stworzony przez deepset, to framework NLP o otwartym kodzie źródłowym, który wykorzystuje modele Transformera, zaprojektowany jako pomost pomiędzy badaniami a przemysłem w zakresie wyszukiwania neuronowego, odpowiadania na pytania, semantycznego wyszukiwania dokumentów i podsumowanie. Jest to modułowa platforma, która integruje się z innymi projektami typu open source, takimi jak „Huggingface’s Transformers”, „Elasticsearch” lub „Milvus”.
Przypadki użycia stogu siana
Główne przypadki użycia Haystack to:
- Odpowiadanie na pytania: zadawaj pytania w języku naturalnym i znajduj szczegółowe odpowiedzi w swoich dokumentach.
- Wyszukiwanie semantyczne: pobieraj dokumenty zgodnie ze znaczeniem zapytania, a nie jego słowami kluczowymi.
- Podsumowanie: zadaj ogólne pytanie i uzyskaj streszczenia najistotniejszych uzyskanych dokumentów.
- Generowanie pytań: przyjmuje dokument jako dane wejściowe i zwraca wygenerowane pytania, na które dokument może odpowiedzieć.
Na przykład funkcje odpowiadania na pytania i wyszukiwania semantycznego można wykorzystać do lepszej obsługi długiego ogona zapytań otrzymywanych przez chatboty lub do automatyzacji procesów poprzez automatyczne stosowanie listy pytań do nowych dokumentów i korzystanie z wyodrębnionych odpowiedzi.
Co więcej, dzięki Haystack możliwe jest:
- Skorzystaj z wstępnie wytrenowanych modeli (np. BERT, RoBERTa, MiniLM) lub dostosuj je do konkretnych domen.
- Zbieraj opinie użytkowników, aby oceniać, testować i stale ulepszać modele.
- Skaluj do milionów dokumentów za pomocą programów pobierających, gotowych do produkcji backendów, takich jak Elasticsearch lub FAISS, oraz interfejsu API REST fastAPI.
Jak to działa
Haystack działa poprzez wykorzystanie potoków Retriever-Reader. Potok Retriever-Reader wykorzystuje moc czytania ze zrozumieniem „Czytnika” i stosuje ją do dużych baz dokumentów za pomocą „Retrievera”.
Ale czym dokładnie są Czytelnicy i Retrievery?
- Czytnikitosystemy odpowiadania na pytania w domenie zamkniętej: zaawansowane modele analizujące dokumenty i wykonujące na nich zadanie polegające na udzieleniu odpowiedzi na pytanie. Oparte są na najnowszych modelach językowych opartych na transformatorach i korzystają z akceleracji GPU. Jednakże bezpośrednie używanie czytnika na dużym zbiorze dokumentów nie jest efektywne.
- Retriever pomaga Czytelnikowi, działając jako filtr zmniejszający liczbę dokumentów, które Czytnik musi przetworzyć. Dokonuje tego poprzez skanowanie wszystkich dokumentów w bazie danych, identyfikację odpowiednich (zwykle niewielki podzbiór) i przekazanie ich Czytelnikowi.
Oto schemat podsumowujący potok Retriever-Reader.
Tworzenie magazynu dokumentów, zapełnianie go i zadawanie zapytań można wykonać w kilku wierszach kodu Pythona.
Dostępna jest „wersja demonstracyjna online”, która działa na wybranych stronach Wikipedii na temat „krajów i stolic”. Możesz zadać dowolne pytanie na ten temat i sprawdzić, czy Haystack znajdzie poprawną odpowiedź w swojej bazie wiedzy.
Dziękuję za przeczytanie! Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o NLP, pamiętaj o obserwowaniu NLPlanet na Medium, LinkedIn i Twitterze!
Posty związane z NLPlanet
