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Este artículo presenta Technical-Embeddings, un novedoso marco de trabajo para optimizar la recuperación semántica de documentos técnicos en el desarrollo de hardware y software. Se centra en resolver los desafíos de comprender y recuperar contenido técnico complejo mediante el uso de modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Expande las consultas del usuario para captar mejor su intención y mejora la diversidad del conjunto de datos para enriquecer el proceso de ajuste del modelo de incrustación. Además, aplica técnicas de extracción de resúmenes para codificar información clave en documentos técnicos y mejorar su representación. Se utiliza un sistema de incitación suave para ajustar un modelo BERT de doble codificador, y se emplean parámetros de aprendizaje independientes para el contexto de la consulta y el documento para capturar diferencias semánticas sutiles. Los resultados de la evaluación en dos conjuntos de datos públicos, RAG-EDA y Rust-Docs-QA, demuestran que Technical-Embeddings supera significativamente a los modelos de referencia tanto en precisión como en recuperación. Esto demuestra la eficacia de integrar la expansión de consultas y el resumen contextual para mejorar el acceso y la comprensión de la información en campos técnicos. Este estudio avanza el sistema de recuperación-generación aumentada (RAG) y presenta un método novedoso para la recuperación eficiente y precisa de documentos técnicos en flujos de trabajo de ingeniería y desarrollo de productos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Se presenta un marco para optimizar la recuperación de documentos técnicos utilizando LLM.
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Mejore el rendimiento de la búsqueda incorporando la expansión de consultas y el resumen del contexto.
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Capturar diferencias semánticas sutiles mediante el ajuste fino utilizando técnicas de estímulo suave.
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Contribuir al avance de los sistemas RAG y sugerir posibles mejoras en los flujos de trabajo de ingeniería y desarrollo de productos.
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Mejora del rendimiento verificada experimentalmente sobre los modelos existentes en los conjuntos de datos RAG-EDA y Rust-Docs-QA.
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Limitations:
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Los conjuntos de datos utilizados pueden ser limitados (solo se utilizan dos conjuntos de datos: RAG-EDA y Rust-Docs-QA).
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El rendimiento de generalización para otros tipos de documentos técnicos o consultas más complejas requiere más estudios.
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Es posible que se necesiten más investigaciones para determinar la configuración óptima de los parámetros para el aviso suave.
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Se requieren experimentos y verificaciones adicionales para su aplicación en entornos industriales reales.
