A funcionalidade do Zerank-1 foi projetada para atender perfeitamente às necessidades de um sistema RAG (Retrieval Augmentation Generation). Ao calcular as pontuações de relevância dos pares "consulta-documento", ele consegue executar uma classificação secundária dos resultados da pesquisa inicial, colocando os documentos mais relevantes no topo. Esse recurso filtra as distrações comuns e o conteúdo de baixa relevância da pesquisa inicial, melhorando significativamente a qualidade das informações contextuais que são fornecidas ao Large Language Model (LLM).
Em um cenário típico de aplicativo, o Zerank-1 é implantado para realizar uma reordenação refinada dos 100 primeiros resultados de recuperação após a pesquisa inicial, garantindo que os 10 primeiros fragmentos de documentos inseridos no LLM sejam o conteúdo mais relevante. Essa implementação técnica melhora muito a precisão e a factualidade do conteúdo gerado pelo LLM e resolve o problema de interferência de ruído, que é comum nos sistemas RAG. O modelo também é particularmente adequado para sistemas inteligentes de perguntas e respostas, desduplicação de códigos de documentos e outros cenários comerciais que exigem correspondência semântica precisa.
Essa resposta foi extraída do artigoZerank-1: um modelo de reordenação para melhorar a precisão dos resultados de pesquisaO
