R
Retrieval
Также известен как: Поиск информации, Information Retrieval, Dense Retrieval
Данные и аналитикаОпределение
Retrieval — поиск и извлечение релевантной информации из базы данных или корпуса документов по запросу.
Простое объяснение
Retrieval — как умный библиотекарь, который находит нужные книги не только по названию, но и по смыслу запроса.
Подробнее
Retrieval — ключевой компонент RAG и поисковых систем. Методы: keyword search (BM25, TF-IDF), semantic search (dense retrieval с эмбеддингами), hybrid (комбинация). Vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant) хранят эмбеддинги для semantic search. Reranking улучшает результаты: первичный поиск возвращает кандидатов, cross-encoder ранжирует. Metrics: recall@k, precision@k, MRR. Retrieval quality напрямую влияет на качество RAG: garbage in — garbage out. Chunking strategy важна: как разбить документы для эффективного поиска.
Связанные термины
Question Answering
Question Answering (QA) — задача автоматического ответа на вопросы на естественном языке на основе текста или базы знаний.
Contamination
Contamination (утечка данных) — проблема попадания тестовых данных в обучающую выборку, что приводит к завышенным результатам на бенчмарках.
Object Detection
Object Detection — задача компьютерного зрения: найти объекты на изображении и определить их классы и положение.
Semantic Segmentation
Semantic Segmentation — классификация каждого пикселя изображения по принадлежности к семантическому классу.