W systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG) proces wyszukiwania informacji (retrieval) jest fundamentem, ale sama zdolność znalezienia dokumentów pasujących do zapytania użytkownika nie zawsze wystarcza. Kluczowym etapem, który decyduje o ostatecznej jakości odpowiedzi, jest reranking – proces ponownej oceny i uporządkowania wyników wyszukiwania.

Reranking pozwala wybrać najbardziej trafne wyniki spośród tych, które zostały początkowo zidentyfikowane przez system retrieval. Choć brzmi to prosto, w praktyce wymaga zaawansowanych algorytmów, odpowiedniego modelowania i przemyślanej optymalizacji. W tym artykule przyjrzymy się, jak działa reranking, jakie wyzwania wiążą się z jego implementacją oraz jak wpływa na czas, jakość i koszty działania systemu RAG.

Co to jest reranking?

Reranking to proces sortowania wyników wyszukiwania według ich trafności względem zapytania użytkownika. W klasycznym pipeline RAG wygląda to tak:

1. Wyszukiwanie (retrieval): Algorytm wyszukuje w indeksie dokumenty najbardziej pasujące do zapytania.
2. Reranking: Wyniki są oceniane przez bardziej zaawansowany model, który sortuje je w sposób priorytetowy.

Modele używane do rerankingu analizują zarówno treść dokumentów, jak i kontekst zapytania. Mogą to być proste algorytmy oparte na regułach lub zaawansowane modele maszynowego uczenia, takie jak BERT czy inne sieci transformatorowe.

Dlaczego reranking jest ważny?

Bez rerankingu wyniki wyszukiwania są zależne od podstawowego algorytmu retrieval, który często korzysta z prostszych metod, takich jak:

• BM25 (Bag of Words): Ocenia wyniki na podstawie liczby wspólnych słów między zapytaniem a dokumentem.
• Dense retrieval: Wykorzystuje wektory embeddings do porównania zapytania z dokumentami.

Choć te metody są szybkie i skuteczne, mogą nie uwzględniać bardziej subtelnych aspektów językowych i kontekstowych. Reranking umożliwia poprawę wyników, biorąc pod uwagę takie czynniki jak:

• Zrozumienie intencji zapytania.
• Relację semantyczną między zapytaniem a dokumentem.
• Znaczenie całego kontekstu, a nie tylko pojedynczych słów kluczowych.

Modele i metody rerankingu

1. Heurystyki i reguły biznesowe

Najprostsze podejście do rerankingu polega na stosowaniu reguł biznesowych lub heurystyk, takich jak:

• Preferowanie dokumentów z określonych kategorii.
• Uwzględnianie daty publikacji (nowsze dokumenty mogą być bardziej istotne).

Zalety: szybkie i tanie w implementacji.
Wady: ograniczona elastyczność i trafność w złożonych przypadkach.

2. Modele oparte na NLP

Zaawansowane modele, takie jak BERT, są w stanie zrozumieć kontekst i znaczenie zapytania oraz treści dokumentów.

Przykład zastosowania BERT:

• Model BERT może przeanalizować fragmenty tekstu dokumentu i ocenić ich trafność względem zapytania.
• Wyniki są następnie sortowane według przewidywanego prawdopodobieństwa, że dokument spełnia intencje użytkownika.

Zalety: wysoka trafność i zrozumienie kontekstu.
Wady: duże zapotrzebowanie na moc obliczeniową, co może zwiększyć koszty.

3. Hybrydowe podejście

W wielu przypadkach najlepszym rozwiązaniem jest połączenie prostych metod z zaawansowanymi modelami.

• Wstępny etap retrieval (np. BM25 lub dense retrieval) wyłania top 100-200 dokumentów.
• Reranking jest stosowany do mniejszego zbioru dokumentów (np. top 10-20), co zmniejsza obciążenie systemu.

Wyzwania w implementacji rerankingu

1. Balans między jakością a czasem odpowiedzi

Zaawansowane modele rerankingu, takie jak BERT, mogą poprawić trafność, ale ich czas przetwarzania może być zbyt wysoki dla systemów wymagających odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Rozwiązaniem jest ograniczenie liczby dokumentów poddawanych rerankingowi.

2. Dopasowanie do domeny

Modele ogólnego przeznaczenia nie zawsze radzą sobie dobrze w specyficznych dziedzinach. W takich przypadkach konieczny jest fine-tuning modelu na danych z konkretnej domeny.

3. Koszty

Koszty obliczeniowe rosną wraz z użyciem zaawansowanych modeli rerankingu. Optymalizacja wymaga kompromisu między wydajnością systemu a jego kosztami operacyjnymi.

Reranking w praktyce: Przykład z X-TALK

W jednym z projektów X-TALK musieliśmy zmierzyć się z problemem niskiej trafności wyników wyszukiwania w systemie obsługi klienta. Po wdrożeniu pipeline’u RAG zauważyliśmy, że wyniki retrieval (dense retrieval oparte na embeddings) nie były wystarczająco precyzyjne dla złożonych zapytań użytkowników.

Nasze rozwiązanie:

1. Wstępny etap retrieval wyłaniał top 50 dokumentów.
2. Na tym zbiorze zastosowaliśmy reranking oparty na modelu BERT, który analizował pełną treść zapytania i fragmenty dokumentów.
3. Ostateczne wyniki były sortowane według trafności przewidywanej przez model.

Efekt:

• Trafność wyników wzrosła o 35%.
• Czas odpowiedzi zwiększył się nieznacznie dzięki ograniczeniu liczby dokumentów poddawanych rerankingowi.

Kiedy warto stosować reranking?

Reranking jest szczególnie przydatny w przypadku:

• Złożonych zapytań wymagających dokładnej analizy kontekstu.
• Systemów obsługi klienta, gdzie jakość odpowiedzi wpływa na satysfakcję użytkownika.
• Danych o dużej zmienności, gdzie proste metody retrieval zawodzą.

Podsumowanie

Reranking to nieodzowny element zaawansowanych systemów RAG, który pozwala znacząco poprawić trafność odpowiedzi. Choć wiąże się z wyzwaniami, takimi jak większe zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe, jego zastosowanie może zdecydować o sukcesie lub porażce całego systemu.

W X-TALK wdrażamy reranking w sposób zoptymalizowany, balansując między jakością a wydajnością, co pozwala dostarczać rozwiązania spełniające wysokie wymagania naszych klientów. Jeśli planujesz wdrożenie RAG w swojej organizacji, pamiętaj, że reranking to kluczowy element, który warto zaplanować z doświadczonym zespołem.