TY - JOUR

T1 - О повышении качества выходных данных в вопросно-ответной системе, обрабатывающей климатическую информацию

AU - Гавенко, Ольга Юрьевна

AU - Шашок, Наталья Александровна

N1 - Гавенко О.Ю., Шашок Н.А. О повышении качества выходных данных в вопросно-ответной системе, обрабатывающей климатическую информацию // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. – 2024. – Т. 22. - № 4. – С. 5-16.

PY - 2024

Y1 - 2024

N2 - Разработка вопросно-ответной системы (QA), обрабатывающей климатическую информацию, опирается на использование разнородных климатических данных в различных форматах (текстовые, числовые, графические, видео, аудио, географические и данные мониторинга). Обязательным элементом вопросно-ответной системы должен являться инструмент, позволяющий обрабатывать и анализировать подобные данные.Процессы поиска и извлечения данных выступают центральной частью рассматриваемой системы, поскольку от них во многом зависит качество сгенерированного ответа. Точный способ извлечения данных имеет решающее значение для выходных данных системы QA, а также для проблем принятия решений, так как существуют ситуации, в которых LLM генерирует ответы, соответствующие контексту, но фактически являющиеся неверными и не соответствующими входным данным. Использование правильных метрик и алгоритмов для некоторых типов данных и неправильных для других может привести к превышению допустимого порога нерелевантных данных, что, в свою очередь, может снизить качество ответов. Дополненная поисковая генерация (Retrievalaugmented Generation, RAG) также может использоваться для оптимизации входных данных для этой задачи. В работе рассматриваются различные алгоритмы извлечения данных и ранжирования документов, а также возможность использования ансамблей агентов LLM при разработке вопросно-ответной системы, обрабатывающей климатическую информацию.

AB - Разработка вопросно-ответной системы (QA), обрабатывающей климатическую информацию, опирается на использование разнородных климатических данных в различных форматах (текстовые, числовые, графические, видео, аудио, географические и данные мониторинга). Обязательным элементом вопросно-ответной системы должен являться инструмент, позволяющий обрабатывать и анализировать подобные данные.Процессы поиска и извлечения данных выступают центральной частью рассматриваемой системы, поскольку от них во многом зависит качество сгенерированного ответа. Точный способ извлечения данных имеет решающее значение для выходных данных системы QA, а также для проблем принятия решений, так как существуют ситуации, в которых LLM генерирует ответы, соответствующие контексту, но фактически являющиеся неверными и не соответствующими входным данным. Использование правильных метрик и алгоритмов для некоторых типов данных и неправильных для других может привести к превышению допустимого порога нерелевантных данных, что, в свою очередь, может снизить качество ответов. Дополненная поисковая генерация (Retrievalaugmented Generation, RAG) также может использоваться для оптимизации входных данных для этой задачи. В работе рассматриваются различные алгоритмы извлечения данных и ранжирования документов, а также возможность использования ансамблей агентов LLM при разработке вопросно-ответной системы, обрабатывающей климатическую информацию.

KW - ОПТИМИЗАЦИЯ ВХОДНЫХ ДАННЫХ

KW - ВОПРОСНО-ОТВЕТНЫЕ СИСТЕМЫ

KW - РАЗРАБОТКА RAG-СИСТЕМЫ

KW - ОБРАБОТКА МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ДАННЫХ

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=80493557

U2 - 10.25205/1818-7900-2024-22-4-5-16

DO - 10.25205/1818-7900-2024-22-4-5-16

M3 - статья

VL - 22

SP - 5

EP - 16

JO - Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии

JF - Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии

SN - 1818-7900

IS - 4

M1 - 1

ER -