Jak poprawić trafność odpowiedzi RAG – ranking, filtrowanie i scoring dokumentów

Wprowadzenie do systemów RAG i wyzwania związane z trafnością odpowiedzi

Systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) stanowią nowoczesne podejście do generowania odpowiedzi przez modele językowe, łącząc możliwości dużych modeli językowych (LLM) z mechanizmami wyszukiwania informacji. Kluczową ideą RAG jest wzbogacenie procesu generowania odpowiedzi o zewnętrzne źródła wiedzy, dzięki czemu system może reagować na zapytania nie tylko na podstawie wytrenowanych parametrów, ale również w oparciu o aktualne lub specjalistyczne dane z dokumentów.

Proces w systemie RAG zwykle przebiega dwuetapowo. Najpierw zapytanie użytkownika trafia do komponentu wyszukującego, który przeszukuje bazę dokumentów i zwraca najbardziej trafne fragmenty tekstu. Następnie model generujący formułuje odpowiedź, wykorzystując zarówno zapytanie, jak i wybrane dokumenty jako kontekst.

Choć takie podejście znacząco zwiększa elastyczność i aktualność odpowiedzi, wiąże się też z szeregiem wyzwań. Jednym z głównych problemów jest trafność dobranych dokumentów. Jeśli w fazie wyszukiwania zostaną wybrane teksty niezwiązane z pytaniem lub zawierające nieprecyzyjne informacje, końcowa odpowiedź może być błędna, niepełna lub myląca.

Wyzwania te obejmują między innymi:

• Niedokładne dopasowanie semantyczne – system może zwracać dokumenty pasujące słownikowo, ale nie odpowiadające faktycznemu znaczeniu zapytania.
• Brak kontekstu – niektóre dokumenty zawierają fragmenty istotne tylko w połączeniu z innymi, co może zaburzyć ich interpretację.
• Niska jakość danych źródłowych – błędne lub nieaktualne informacje w dokumentach mogą negatywnie wpłynąć na jakość odpowiedzi.
• Brak mechanizmów oceny trafności – bez odpowiedniego rankingowania i filtrowania, system może traktować wszystkie dokumenty jako równorzędne, co prowadzi do nieoptymalnych wyników.

Podniesienie jakości odpowiedzi w systemach RAG wymaga zatem nie tylko skutecznego generowania języka, ale również zaawansowanych technik selekcji, porządkowania i oceny dokumentów. Zrozumienie tych wyzwań jest kluczowe dla budowy bardziej precyzyjnych i niezawodnych systemów opartych na RAG.

Zastosowanie strategii top-k w selekcji dokumentów

Jednym z kluczowych etapów w systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG) jest selekcja najbardziej odpowiednich dokumentów źródłowych, które będą wykorzystane do generowania odpowiedzi. Strategia top-k odgrywa tutaj istotną rolę, ponieważ pozwala ograniczyć liczbę przeszukiwanych wyników do tych, które mają najwyższe prawdopodobieństwo związku z zapytaniem użytkownika. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

W praktyce polega to na tym, że po wykonaniu zapytania do bazy wiedzy lub wyszukiwarki, system wybiera k dokumentów z najwyższym wynikiem dopasowania. Wartość k dobierana jest w zależności od konkretnego zastosowania, charakterystyki danych oraz wymagań dotyczących precyzji i wydajności.

Dobór odpowiedniego k ma bezpośredni wpływ na trafność odpowiedzi – zbyt mała liczba dokumentów może pominąć istotne informacje, natomiast zbyt duża może obniżyć jakość generowanej odpowiedzi przez wprowadzenie szumu informacyjnego. Wybór ten bywa także ściśle powiązany z pozostałymi strategiami, takimi jak re-ranking czy filtrowanie, które mogą usprawnić dalszy proces selekcji.

Strategia top-k znajduje zastosowanie zarówno w klasycznych wyszukiwarkach opartych na wektorach, jak i w bardziej zaawansowanych modelach hybrydowych, integrujących różne źródła danych i metodologie rankingowe. Jest to fundament skutecznego mechanizmu retrieval, od którego zależy jakość końcowego rezultatu systemu RAG.

Re-ranking wyników wyszukiwania dla zwiększenia precyzji

W systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG) precyzja odpowiedzi modelu językowego silnie zależy od jakości dokumentów, które zostaną przekazane do etapu generacji. Choć początkowe wyszukiwanie (retrieval) dostarcza kandydatów na podstawie ich podobieństwa semantycznego do zapytania, nie zawsze są to najbardziej trafne lub kontekstowo dopasowane dokumenty. Re-ranking stanowi kluczowy etap optymalizacji, który pozwala na ponowne uporządkowanie początkowych wyników z użyciem bardziej zaawansowanych mechanizmów oceny trafności.

Podstawowe podejścia do re-rankingu można podzielić na dwie główne kategorie:

• Modelowe (np. neural re-ranking) – wykorzystują modele językowe, najczęściej typu cross-encoder, które dokładnie analizują pary zapytanie–dokument, oceniając ich dopasowanie.
• Heurystyczne – bazują na prostszych regułach, takich jak liczba wystąpień frazy kluczowej, zgodność metadanych lub pozycja dokumentu w źródle.

Re-ranking może znacząco poprawić precyzję, szczególnie w przypadkach, gdy początkowy retriever nie uwzględnia niuansów językowych lub kontekstowych. Wprowadzenie re-rankingu jest szczególnie istotne w scenariuszach, gdzie dostępne są złożone dane źródłowe, a odpowiedzi muszą być nie tylko trafne, ale również kontekstowo adekwatne. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę na temat technik usprawniających RAG, warto zapoznać się z Kursem RAG w praktyce – nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Poniższa tabela przedstawia porównanie przykładowych cech dwóch popularnych podejść:

Wybór odpowiedniego podejścia do re-rankingu zależy od wymagań systemu – balansowania między szybkością a jakością odpowiedzi. W praktyce często stosuje się hybrydowe rozwiązania, gdzie szybki retriever generuje początkowy zbiór kandydatów, a następnie dokładniejszy re-ranker przydziela końcowe pozycje rankingowe. Taki pipeline znacząco zwiększa trafność odpowiedzi bez konieczności przeszukiwania całej bazy dokumentów za każdym razem.

Filtrowanie dokumentów na podstawie metadanych

Filtrowanie dokumentów przy użyciu metadanych stanowi jeden z kluczowych mechanizmów poprawy trafności odpowiedzi w systemach RAG (Retrieval-Augmented Generation). Metadane to dodatkowe informacje opisujące dokumenty, takie jak data publikacji, autor, źródło, język, kategoria tematyczna czy poziom wiarygodności. Ich uwzględnienie pozwala na zawężenie zbioru potencjalnie trafnych dokumentów jeszcze przed etapem generowania odpowiedzi.

Podstawowe zastosowania filtrowania metadanych to:

• Ograniczenie wyników do określonych kategorii – np. wybieranie tylko dokumentów naukowych, newsowych lub technicznych.
• Filtrowanie po czasie – np. uwzględnianie wyłącznie publikacji z ostatnich 12 miesięcy w przypadku zapytań wymagających aktualnych danych.
• Selekcja po języku – istotne w systemach wielojęzycznych, by odpowiedzi bazowały na źródłach w języku użytkownika.
• Priorytetyzacja źródeł – np. dopuszczanie wyłącznie dokumentów z zaufanych domen lub oznaczonych jako peer-reviewed.

Poniższa tabela przedstawia różnice między filtrowaniem a rankingiem dokumentów, co ułatwia zrozumienie roli metadanych w całym procesie:

Filtrowanie metadanych może być zaimplementowane na poziomie zapytania do bazy wektorowej lub jako osobna warstwa logiki aplikacyjnej. Przykład prostego filtrowania dokumentów w Pythonie z wykorzystaniem metadanych może wyglądać następująco:

filtered_docs = [doc for doc in documents if doc.metadata.get('language') == 'pl' and doc.metadata.get('source') in trusted_sources]

Poprawne wykorzystanie metadanych nie tylko zwiększa precyzję odpowiedzi, ale także pozwala na budowę bardziej konfigurowalnych i bezpiecznych systemów RAG, które mogą działać zgodnie z określonymi regułami biznesowymi lub wymaganiami użytkownika. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Scoring dokumentów i jego wpływ na wyniki

W systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG) trafność końcowej odpowiedzi w dużej mierze zależy od jakości i trafności dokumentów dostarczonych do modelu generatywnego. Kluczową rolę w tym procesie odgrywa scoring dokumentów – proces przypisywania wartości liczbowych (score'ów) dokumentom na podstawie ich relewancji względem zapytania użytkownika.

Scoring może być realizowany za pomocą różnych metod, które różnią się poziomem złożoności, wydajnością oraz dokładnością w ocenie przydatności dokumentu. Poniżej przedstawiono podstawowe podejścia:

• Scoring klasyczny (statystyczny) – oparty na metodach takich jak TF-IDF czy BM25, gdzie dokumenty oceniane są na podstawie częstości występowania słów kluczowych oraz ich wagi informacyjnej. Dobrze sprawdza się w dużych kolekcjach tekstów, ale może mieć ograniczoną zdolność rozumienia kontekstu.
• Scoring semantyczny – wykorzystuje modele osadzeń (embeddingi) słów i zdań, takie jak Sentence Transformers, do obliczania podobieństwa semantycznego między zapytaniem a dokumentem. Pozwala to na lepszą ocenę trafności dokumentu w kontekście znaczenia, a nie tylko dopasowania słów kluczowych.
• Scoring hybrydowy – łączy podejścia statystyczne i semantyczne, np. poprzez nadanie wag różnym typom score'ów. Takie kombinacje oferują większą elastyczność i potencjalnie lepszą trafność wyników.

W systemach RAG score przypisany do dokumentu może decydować o tym, czy dokument zostanie przekazany do modelu generatywnego, dlatego odpowiednie dobranie strategii scoringu ma bezpośredni wpływ na jakość końcowej odpowiedzi. W praktyce często stosuje się dodatkowe mechanizmy, takie jak normalizacja score'ów, progi odcinające (thresholds), czy też dopasowanie score'ów do metadanych, aby jeszcze bardziej poprawić selekcję dokumentów. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak skutecznie wdrażać te techniki w praktyce, sprawdź Kurs Praktyczne narzędzia AI: Machine Learning, Deep Learning i RAG dla analityków i nieprogramistów.

Prosty przykład użycia scoringu semantycznego z wykorzystaniem Sentence Transformers w Pythonie:

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
query = "Jakie są zalety uczenia kontrastowego?"
documents = ["Uczenie kontrastowe to technika stosowana w uczeniu reprezentacji.",
             "Transfer learning jest popularny w NLP.",
             "Metody klasyczne nie wymagają dużych danych."]

query_embedding = model.encode(query, convert_to_tensor=True)
doc_embeddings = model.encode(documents, convert_to_tensor=True)
scores = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, doc_embeddings)

# Posortowane dokumenty wg trafności
sorted_results = sorted(zip(documents, scores[0]), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for doc, score in sorted_results:
    print(f"Score: {score:.4f} | Dokument: {doc}")

Efektywne zastosowanie scoringu dokumentów pozwala nie tylko na redukcję szumów informacyjnych, ale także na zwiększenie trafności, spójności i użyteczności odpowiedzi generowanych przez system RAG.

Dynamiczne strategie wyszukiwania w systemach RAG

Systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) opierają się na skutecznym wyszukiwaniu informacji, które następnie są integrowane z generatywnym modelem językowym. W tradycyjnym podejściu do wyszukiwania stosuje się statyczne strategie – zapytanie użytkownika przekładane jest na jedno wyszukiwanie w bazie wiedzy lub dokumentów, a otrzymane wyniki są bezpośrednio przekazywane do modelu generującego odpowiedź. Jednak taka strategia może nie być optymalna w przypadku bardziej złożonych lub niedookreślonych zapytań. Tu z pomocą przychodzą dynamiczne strategie wyszukiwania.

Dynamiczne strategie wyszukiwania w RAG to podejścia, które adaptują proces wyszukiwania do kontekstu zapytania lub odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Mogą obejmować iteracyjne zapytania, adaptacyjne próbkowanie źródeł wiedzy lub wieloetapowe przetwarzanie kontekstu. Celem jest zwiększenie trafności i kompletności dostarczonych informacji oraz lepsze dopasowanie do potrzeb użytkownika.

Porównanie statycznych i dynamicznych strategii

Przykłady dynamicznych strategii

• Iteracyjne wzmacnianie zapytania – analiza początkowych wyników i generowanie nowego zapytania na ich podstawie.
• Zmienna liczba dokumentów – dobór liczby dokumentów na podstawie oceny trafności, np. zatrzymanie po osiągnięciu pewnego progu pewności.
• Zróżnicowane źródła wiedzy – dynamiczne wybieranie typów źródeł (bazy danych, dokumenty, API) w zależności od typu zapytania.
• Reformulacja zapytania przez model – wykorzystanie modelu językowego do stworzenia bardziej precyzyjnego zapytania.

Fragment przykładowej implementacji

def dynamic_query_rag(user_query, retriever, model):
    results = retriever.retrieve(user_query)
    if not is_satisfactory(results):
        refined_query = model.generate_refined_query(results, user_query)
        results = retriever.retrieve(refined_query)
    return model.generate_answer(results)

Dynamiczne podejścia pozwalają systemom RAG na większą elastyczność i lepsze dopasowanie do różnorodnych potrzeb użytkowników. Dzięki możliwości adaptacji do treści i kontekstu, systemy te stają się bardziej skuteczne w dostarczaniu precyzyjnych odpowiedzi, zwłaszcza w sytuacjach złożonych lub niejednoznacznych.

Przykłady implementacji strategii poprawy trafności

W praktyce istnieje wiele sposobów na poprawę trafności odpowiedzi w systemach typu Retrieval-Augmented Generation (RAG). Poniżej przedstawiamy kilka przykładów implementacji różnych strategii, które mogą znacząco wpłynąć na jakość generowanych odpowiedzi:

• Strategia top-k w selekcji dokumentów: W wielu systemach RAG stosuje się prostą, ale skuteczną metodę ograniczenia liczby dokumentów na etapie wyszukiwania do k najlepiej dopasowanych. Dzięki temu model generujący otrzymuje jedynie najbardziej relewantne dane wejściowe.
• Re-ranking na podstawie podobieństwa semantycznego: Niektóre implementacje wykorzystują modele językowe do ponownego uporządkowania dokumentów już po ich pobraniu. Pozwala to na uwzględnienie nie tylko dopasowania słów kluczowych, ale także kontekstu semantycznego.
• Filtrowanie według metadanych: Praktycznym podejściem w systemach korporacyjnych jest filtrowanie dokumentów na podstawie takich informacji jak data, autor, język czy źródło. Umożliwia to zawężenie wyników do bardziej aktualnych lub wiarygodnych treści.
• Scoring dokumentów z wykorzystaniem modeli ML: Bardziej zaawansowane systemy stosują modele uczenia maszynowego do przypisywania wag dokumentom w zależności od ich relewancji względem zapytania użytkownika.
• Dynamiczne strategie wyszukiwania: W celu zwiększenia trafności niektóre systemy modyfikują strategię wyszukiwania w zależności od rodzaju zapytania – np. dopasowując głębokość przeszukiwania lub typ używanego indeksu.

Implementacja tych strategii może się różnić w zależności od rodzaju danych, dostępnych zasobów obliczeniowych oraz kontekstu biznesowego. W wielu przypadkach skuteczne połączenie kilku metod przynosi najlepsze rezultaty.

Porównanie skuteczności metod i rekomendacje

Poprawa trafności odpowiedzi w systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG) opiera się na starannym doborze, przetwarzaniu i ocenie dokumentów wspierających generację odpowiedzi. W kontekście różnych strategii, każda z metod wnosi unikalne korzyści i sprawdza się w odmiennych scenariuszach zastosowania.

Strategia top-k koncentruje się na prostym, ale skutecznym ograniczaniu liczby dokumentów wejściowych, co pozwala na szybką selekcję najbardziej obiecujących wyników. Jest to metoda o niskim koszcie obliczeniowym, jednak jej skuteczność zależy w dużej mierze od jakości modelu wyszukiwania pierwotnego.

Re-ranking to podejście umożliwiające ponowne uporządkowanie już wybranych dokumentów na podstawie bardziej zaawansowanych kryteriów, często z użyciem modeli językowych. Zwiększa precyzję, ale wiąże się z większymi wymaganiami obliczeniowymi.

Filtrowanie metadanych pozwala na wstępną selekcję dokumentów bazującą na takich cechach jak źródło, data publikacji czy typ treści. Jest przydatne w kontekstach, gdzie ważna jest aktualność lub wiarygodność źródeł.

Scoring dokumentów pozwala na przypisywanie dokumentom wartości liczbowej, odzwierciedlającej ich przydatność dla danego zapytania. Skuteczność tej metody silnie zależy od trafności przyjętych kryteriów oceny.

Dynamiczne strategie wyszukiwania oferują elastyczność – umożliwiają dostosowanie sposobu pozyskiwania dokumentów w zależności od charakterystyki zapytania lub kontekstu użytkownika, co może znacząco wpłynąć na trafność wyników.

Rekomendacje:

• Do prostych zastosowań i szybkich odpowiedzi warto rozpocząć od strategii top-k.
• W systemach wymagających wysokiej precyzji warto zastosować re-ranking w połączeniu z oceną punktową dokumentów.
• W środowiskach o dużej liczbie dokumentów lub zróżnicowanych źródłach wskazane jest filtrowanie na poziomie metadanych.
• W dynamicznych i wielowątkowych kontekstach użytkownika najlepiej sprawdzają się elastyczne systemy wyszukiwania dostosowujące się do zapytania.

Dobór odpowiedniej kombinacji strategii powinien wynikać z analizy wymagań projektu, zasobów obliczeniowych oraz charakterystyki danych wejściowych. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Jak RAG eliminuje halucynacje modeli językowych 02 stycznia 2026

Skróty klawiaturowe Power BI z Cognity – szybka analiza danych 31 grudnia 2025