Titel:
Ett avancerat lagringssystem för kontexthantering i RAG-modeller: Hierarkisk gruppering och semantisk filtrering

Sammanfattning:
Denna artikel presenterar ett designförslag för ett avancerat lagringssystem för RAG (Retrieval-Augmented Generation) som hanterar kontext på ett semantiskt och hierarkiskt plan. Systemet bygger på att lagra fråga-svar-par i en semantisk databas, extrahera relevanta metadata, gruppera dokument utifrån semantisk likhet, och skapa flernivå-abstrakter för effektiv kontextåteranvändning. Artikeln diskuterar systemets komponenter, jämför med andra tillvägagångssätt och ger ett exempel på en praktisk implementering.

1. Inledning
RAG-modeller kombinerar generativ AI med informationsåtervinning för att producera svar som är både informativa och grundade i externa källor. En utmaning i dessa system är hur man hanterar och strukturerar tidigare konversationer och dokument för att ge relevant kontext. Vi presenterar här ett system som kombinerar semantisk analys, relevansbedömning, gruppbaserad lagring och hierarkisk abstraktion.

2. Systemarkitektur
Systemet består av följande huvudkomponenter:

Datainsamling: Alla fråga-svar-par lagras i en databas tillsammans med metadata (tid, plats, session-ID).

Semantisk analys: Varje post analyseras för att extrahera:

Abstrakt (sammanfattning)

Nyckelord

Embedding-vektor

Relevansbedömning: Varje dokument får ett sammansatt relevansvärde baserat på:

Likhet med aktuell fråga

Likhet med sin grupp

Tid- och sessionsnärhet

Gruppering: Dokument med hög inbördes likhet grupperas i dynamiska kluster om exakt åtta dokument.

Hierarkisk abstraktion: Varje grupp får ett eget abstrakt. Dessa kan vidare grupperas för att skapa flernivå-kontext.

RAG-sammanställning: Vid ny fråga så används relevanta dokumentabstrakter för att bygga prompten.

3. Jämförelse med andra tekniker
Traditionella RAG-system använder ofta enkel vektorbaserad sökning med t.ex. FAISS eller Pinecone. Dessa saknar:

Temporal kontextkänslighet

Hierarkisk informationsstruktur

Explicit dokumentrelevans och gruppering

Vårt system integrerar principer från knowledge graphs, topic modeling och text clustering för att skapa ett mer medvetet kontextlandskap.

4. Exempel på implementering
Antag att en användare ställer frågor om energipolitik. Systemet lagrar dessa som:

Fråga 1: “Hur påverkar elprisreglering marknaden?”

Fråga 2: “Vilken effekt har subventioner på elproduktion?”

Varje fråga och svar lagras med embedding och metadata. Systemet skapar en grupp av dessa tillsammans med sex tidigare energirelaterade poster. Ett abstrakt genereras för gruppen: “Politiska åtgärder och deras inverkan på energimarknaden.”

Vid en ny fråga som: “Hur har elmarknaden utvecklats efter 2022?” kommer denna grupp att inkluderas i RAG-sammanställningen om dess relevansscore är tillräckligt hög.

5. Slutsats
Genom att strukturera lagrad information i dynamiska grupper och använda hierarkiska abstrakter, kan RAG-system bli mer kontextmedvetna, responsiva och informativa. Detta tillvägagångssätt är ett steg mot mer sofistikerad AI med semantisk minnesstruktur.

6. Framtida arbete
Fortsatt forskning kan inkludera adaptiva tröskelvärden för gruppering, visualisering av kontextrelationer, och samverkan med kunskapsgrafer för ännu djupare förståelse.