Long-document retrieval — процесс поиска и извлечения информации из длинных документов, учитывая ограничения на размер контекста и применяя методы chunking и advanced attention для эффективной обработки.
Определение
Long-document retrieval — это подход к поиску и извлечению информации, который направлен на решение проблемы работы с длинными документами, превышающими ограничения по размеру контекста в традиционных моделях NLP. В таких системах необходимо эффективно обрабатывать большие объёмы данных, деля документы на фрагменты (чанки), используя методы attention с расширенным контекстом или подходы, способные работать с более длинными последовательностями. Это особенно актуально в RAG-системах и при поиске по научным статьям, юридическим текстам и техническим документациям.
Как работает
1. Ограничения традиционных моделей
Современные языковые модели, такие как Transformer, имеют ограничения по длине контекста — в стандартной настройке это 512, 1024 или 2048 токенов. Если документ превышает это ограничение, модель не может учесть всю его информацию, что затрудняет точный поиск и генерацию.
2. Chunking документов
Для обработки длинных документов используется разбиение на чанки:
- документ делится на части фиксированного размера (например, 512 токенов);
- каждый чанк индексируется и обрабатывается независимо;
- при поиске учитываются только релевантные чанки.
Однако, при таком разбиении важен контекст, и если информация в документе разбита слишком сильно, это может привести к потере взаимосвязи между частями.
3. Sliding window и overlapping chunks
Для предотвращения потери контекста используются методы sliding window и overlapping chunks:
- часть чанков перекрывается, чтобы контекст переходил из одного в другой;
- выборка наиболее релевантных фрагментов с минимальными потерями информации.
4. Модели с расширенным attention
Для работы с длинными документами разработаны модели с расширенной или локализованной attention-обработкой:
- Longformer — использует sparse attention для сокращения вычислений.
- Reformer — применяет локализованное attention с алгоритмами, улучшающими масштабируемость.
- Linformer — снижает сложность attention через аппроксимацию.
Эти методы позволяют моделям эффективно работать с длинными документами, сохраняя важные зависимости и контекст.
5. Использование в RAG
В RAG-системах long-document retrieval включает два этапа:
- извлечение кандидатов по семантическому поиску, включая длинные документы;
- переранжирование и выбор наиболее релевантных фрагментов для генерации ответа.
Где применяется
- Поиск по научным статьям, книгам и юридическим текстам.
- Поиск по длинным документациям, мануалам и патентам.
- RAG-системы для улучшенного извлечения информации.
- Поиск по правовым и медицинским данным.
- Мультимодальный retrieval в больших мультимедийных корпусах.
Практические примеры использования
В научных и юридических областях длинные документы часто представляют собой сложные многостраничные тексты с несколькими разделами, которые должны быть учтены при поиске. Использование chunking и overlapping позволяет выделить релевантные части документа и улучшить поиск. В таких системах, как Google Scholar или юридические поисковики, применяется долгий поиск с анализом контекста для более точного извлечения.
В RAG-системах, например, при поиске по техническим статьям, длинные документы разбиваются на чанки и индексацию. После этого используется reranking, чтобы выбрать наиболее подходящие фрагменты текста для генерации ответов.
Ключевые свойства
- Обработка длинных документов с использованием chunking.
- Применение методов sliding window и overlap для сохранения контекста.
- Использование расширенного или sparse attention в моделях.
- Эффективность в retrieval и генерации для длинных текстов.
- Подходит для RAG-систем, улучшая поиск и контекстуализацию.
Проблемы и ограничения
- Потеря контекста при разбиении на слишком маленькие чанки.
- Увеличение вычислительных затрат при работе с длинными документами.
- Необходимость балансировать размер чанков и точность информации.
- Зависимость от качества механизма перекрытия и выравнивания контекста.
Преимущества и ограничения
- Плюс: улучшение точности поиска и генерации в сложных длинных документах.
- Минус: необходимость в сложных моделях и вычислительных ресурсах для эффективной работы.
Связанные термины
- Longformer
- Reformer
- Sliding window
- Document chunking
- Retrieval pipeline