O întrebare scurtă are un vector diferit de un document explicativ lung. HyDE folosește LLM-ul pentru a visa un răspuns fictiv, al cărui embedding este mult mai apropiat de documentele reale.
Exemplu de generare HyDE
hypo_doc = llm.generate(f"Scrie un paragraf documentar care explică: {user_query}")
search_vector = embed_model.encode(hypo_doc)
results = vector_db.search(search_vector, top_k=5)
Rezolvă problema nepotrivirii semantice dintre întrebare și textul sursă.
Întrebări & Discuții: Generarea Documentelor Ipotetice (HyDE): Prompturi Zero-Shot Optimizate
Ai o întrebare despre Generarea Documentelor Ipotetice (HyDE): Prompturi Zero-Shot Optimizate sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.