LAB · DENEY
Hibrit Arama Ağırlık Deneyi
Sözcük tabanlı ve anlamsal skorun harmanlanma ağırlığını sorgu sınıfları kırılımında taramak için kurulan deney düzeni. Arama katmanı kuran ekipler için ölçütler ve beklenen kırılma noktaları.
Durum
GeliştiriliyorBu projenin girdi tanımları, arayüz tasarımıyla birlikte yayımlanacak.
Hibrit Arama Ağırlık Deneyi henüz yayında değil
Bu proje geliştirme listesinde. Yayına girdiğinde bültenle duyurulacak; çalışan araçları Lab sayfasından görebilirsiniz.
Projenin içi
Kurulum, varsayımlar, ölçüm düzeni ve sınırlılıklar.
Soru#
Anahtar kelime skoru ile anlamsal benzerlik skoru harmanlandığında ağırlığın nereye konacağı sorgu tipine göre değişir. Ürün kodu, hata numarası veya tam ad arayan bir sorguda kesin eşleşme belirleyicidir; "bu hatayı nasıl çözerim" türü bir sorguda anlamsal yakınlık öne geçer. Düzen bu yüzden tek bir en iyi ağırlık aramaz, ağırlığın sorgu sınıflarına göre nasıl taranacağını tanımlar.
Düzen#
Aynı korpus üzerinde iki skor ayrı hesaplanır, aynı ölçeğe normalleştirilir ve tek parametreyle harmanlanır. Ağırlık uçtan uca, sabit adımlarla taranır: salt sözcük tabanlıdan salt anlamsala kadar. Her adımda aynı sorgu kümesi çalıştırılır ve sonuç sorgu sınıfı kırılımıyla kaydedilir; yeniden sıralama katmanı ilk turlarda kapalı tutulup ikinci değişken olarak sonradan açılır.
- Veri: aynı korpusun iki indeksi — ters indeks (sözcük tabanlı) ve vektör indeksi.
- Karşılaştırma tabanı: yalnızca sözcük tabanlı arama; hibritin üstüne bir şey koyup koymadığı buna göre okunur.
- Değişken 1: harmanlama ağırlığı, uçtan uca sabit adımlarla.
- Değişken 2: yeniden sıralayıcı — kapalı ve açık iki tur.
- Sabit: sorgu kümesi, alaka etiketleri, k değeri ve skor normalleştirme yöntemi.
# İki skor aynı ölçeğe çekilmeden harmanlanamaz.
s_kelime = normalle(kelime_skor) # küme içi min-maks
s_anlam = normalle(kosinus_skor)
skor = agirlik * s_kelime + (1 - agirlik) * s_anlam
# agirlik = 0.0 -> salt anlamsal, agirlik = 1.0 -> salt sözcük tabanlı
# tarama: agirlik sabit adımlarla 0.0'dan 1.0'a, her adımda tüm sorgu kümesiÖlçüt#
Ağırlık taramasının her adımında ölçütler yeniden hesaplanır; tek bir ağırlıkta bakılan sonuç eğriyi göstermez. Sıralama kalitesi ile kesin eşleşme başarısı ayrı tutulur, çünkü bunlar ağırlık ekseninde ters yönde hareket etmeye adaydır.
| Ölçüt | Ne söyler | Tuzağı |
|---|---|---|
| Sıralama kalitesi (nDCG@k) | Alakalı sonuçların üste ne kadar çıktığını | Tek ortalama, sorgu sınıfları arasındaki ters yönlü hareketi gizler |
| Kesin eşleşmede ilk sıra | Kod veya ad arayan sorgunun doğru belgeyi kaçıncı sırada bulduğunu | Kümede tanımlayıcı sorgusu az ise ölçüt duyarsız kalır |
| Tabana göre kayıp sonuç oranı | Sözcük tabanlı tabanda gelen alakalı belgelerden kaçının üst k'dan düştüğünü | Kazanılan sonuçlarla birlikte okunmazsa tek yönlü tablo çıkar |
| Sorgu başına gecikme | Harmanlamanın ve yeniden sıralamanın getirdiği ek yükü | Önbellek ısınması ayrılmazsa gecikme olduğundan iyi görünür |
Sorgu sınıflarına göre ayrıştırma#
| Sorgu sınıfı | Örnek biçim | Hangi bileşenin öne çıkması beklenir |
|---|---|---|
| Tanımlayıcı arama | ürün kodu, hata numarası, dosya adı | Sözcük tabanlı; kısa tanımlayıcılar gömme uzayında ayırt edici değil |
| Doğal dilde soru | "yedekleme nasıl geri alınır" | Anlamsal; sorgu ile belge sözcükleri örtüşmüyor |
| Ad ve unvan arama | kişi veya kurum adı | Sözcük tabanlı, yazım varyantlarında anlamsal destek gerekir |
| Karma sorgu | "şu koddaki hata nasıl giderilir" | İkisi birlikte; ağırlığın orta bantta sınandığı sınıf |
Beklenen kırılma noktaları#
- Tanımlayıcılar: sözlük dışı kısa diziler anlamsal tarafta birbirine yakın düşer; ağırlık anlamsala kaydıkça kaybın burada başlaması beklenir.
- Eş anlamlı sorgular: sözcük örtüşmesi sıfıra yakınken sözcük tabanlı tarafın hiç sonuç getirmemesi beklenir.
- Olumsuz ifadeler: "şunu içermeyen" türü sorgularda her iki skorun da olumsuzlamayı görmemesi beklenir.
- Tek sözcüklü sorgular: skor dağılımı daralır, min-maks normalleştirme kararsızlaşır ve harmanlama gürültülenir.
- Alan kayması: indeks yenilendiğinde skor dağılımları değişir, önceki tarama sonucu geçersizleşebilir.
Sınırlılıklar#
Tarama bir ağırlık bandı işaret etse bile bu band korpusa, sorgu dağılımına ve gömme modeline bağlıdır; başka bir kuruluma taşınmaz. Alaka etiketleri ikili tutulduğunda kısmi alaka görünmez ve sıralama ölçütü kabalaşır. Düzen kullanıcı davranışını hiç içermez: tıklama verisiyle yapılan bir ölçüm farklı bir tablo verebilir.
Aracın arkasındaki kavramlar
Hesaplayıcı bir kararı hızlandırır; kararın nedenini kavram girdileri anlatır.
- NLPSemantic SearchKelime eşleşmesi yerine anlam yakınlığına dayanarak sonuç döndüren arama yaklaşımıdır; gömme vektörleri arasındaki mesafeyle ölçülür.
- Large Language ModelsRerankingArama adımından dönen ilk adayların, sorgu ve belgeyi birlikte okuyan daha maliyetli bir modelle yeniden puanlanıp sıralanmasıdır.
- Large Language ModelsRetrieval-Augmented GenerationDil modelinin cevap üretmeden önce harici bilgi kaynaklarından ilgili bilgiyi getirip oluşturduğu bağlama eklediği yapay zekâ mimarisidir.
Lab'dan
- AraçÇalışıyorAI ROI HesaplayıcıSüre tasarrufu ve hata azaltma üzerinden yatırım geri dönüşü tahmini.
- AraçÇalışıyorAjan Adım MaliyetiBir ajan döngüsünün adım sayısı, biriken bağlamı ve kendi fiyatlarınızla toplam token faturasını hesaplar. Adım sınırının neden bir maliyet kararı olduğunu ve bağlam penceresinin kaçıncı adımda dolduğunu görünür kılar.
- DeneyYakındaAjan Bellek Mimarisi DeneyiÖzetleme, vektör belleği ve kayan pencere yaklaşımlarını aynı uzun ajan görevinde karşılaştıran ölçüm düzeni. Bellek mimarisi seçimini karara bağlamak isteyen ekipler için, bilgi kaybının hangi turda başladığını görünür kılacak denetim noktaları üzerine kurulur.
- Açık KaynakYakındaAjan İzleme KitiAjan döngüsünün her turunu — araç çağrısını, dönen yanıtı ve büyüyen bağlamı — tek bir iz kaydında toplayan kit. Başarısız bir koşunun hangi adımda saptığını sonradan yeniden oynatarak görebilmek için kurulur.
- DemoYakındaAjan Plan Görünümü DemosuAjanın planını adımlar yürümeden önce gösteren, her adımın gerekçesini ve plan değişikliklerini iz bırakacak biçimde tutan arayüz taslağı. Müdahale ve geri sarma noktalarının nereye konması gerektiğini tartışır.
- DeneyYakındaAkıl Yürütme Bütçesi DeneyiDüşünme bütçesi kademe kademe yükseltildiğinde doğruluk kazancının nerede düzleştiğini arayan ölçüm düzeni. Bütçeyi görev türüne göre ayarlamak isteyen ekipler, ek bütçenin karşılığı olup olmadığını kendi görev kümesinde görebilir.
BUILD
Hesap tuttu, sıra uygulamada
Aynı hesabı kendi verinizle yapıp mimariyi kurmak için kurumsal destek alabilirsiniz.
