reymer.ai
R

Retrieval

Также известен как: Поиск информации, Information Retrieval, Dense Retrieval
Данные и аналитика

Определение

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

Knowledge Graph

Граф знаний — структура данных, представляющая информацию в виде сети связанных сущностей и отношений между ними, используемая для улучшения AI-систем.

Anomaly Detection

Anomaly Detection — автоматическое выявление необычных паттернов, выбросов или аномалий в данных.

Named Entity Recognition

Named Entity Recognition (NER) — извлечение из текста именованных сущностей: людей, организаций, мест, дат, сумм и других.

Contamination

Contamination (утечка данных) — проблема попадания тестовых данных в обучающую выборку, что приводит к завышенным результатам на бенчмарках.

Question Answering

Question Answering (QA) — задача автоматического ответа на вопросы на естественном языке на основе текста или базы знаний.

Recommendation System

Recommendation System — алгоритм, предсказывающий предпочтения пользователя и предлагающий релевантный контент или продукты.

Вернуться к глоссарию