Искусство перефразировки запросов: новый инструмент для больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представляют QueryGym — платформу, упрощающую разработку и воспроизведение экспериментов с переформулировкой поисковых запросов с использованием современных языковых моделей.

Иерархия классов в пакете $QueryGymPython$ демонстрирует структурированный подход к организации функциональности, позволяя эффективно управлять и расширять возможности тестовой среды для систем запросов.

QueryGym — это Python-инструмент, обеспечивающий унифицированный фреймворк, независимость от поисковой системы и централизованное управление промптами для LLM-основанной переформулировки запросов.

Несмотря на растущий интерес к применению больших языковых моделей (LLM) для переформулировки поисковых запросов и повышения эффективности информационного поиска, отсутствие унифицированных инструментов затрудняет сопоставление результатов и воспроизводимость исследований. В данной работе представлена QueryGym: A Toolkit for Reproducible LLM-Based Query Reformulation — легковесный и расширяемый Python-пакет, обеспечивающий стандартизированную платформу для реализации, оценки и сравнения методов переформулировки запросов на основе LLM. QueryGym предоставляет гибкий API, поддержку различных поисковых систем и централизованное управление промптами, способствуя более надежным и воспроизводимым экспериментам. Какие перспективы открывает QueryGym для дальнейшего развития LLM-based подходов в области информационного поиска и обработки естественного языка?

Тлен и Величие Поисковых Запросов

Традиционные системы поиска информации зачастую испытывают трудности при обработке сложных или многозначных запросов пользователей, что приводит к неоптимальным результатам. Проблема заключается в том, что алгоритмы, основанные на сопоставлении ключевых слов, не всегда способны уловить истинный смысл вопроса или учесть контекст, в котором он задан. Например, запрос вроде «лучшие фильмы про космос, но не научная фантастика» может быть интерпретирован системой как просто «фильмы про космос», игнорируя важное ограничение. Это приводит к выдаче нерелевантных результатов и требует от пользователя значительных усилий для фильтрации и поиска нужной информации. В результате, несмотря на огромный объем доступных данных, пользователи часто сталкиваются с трудностями в поиске действительно полезных и релевантных ответов на свои вопросы.

Появление больших языковых моделей (LLM) открывает принципиально новые возможности в понимании и переформулировке поисковых запросов. Традиционные методы часто оказываются неспособны уловить тонкие нюансы и скрытые намерения пользователя, что приводит к нерелевантным результатам. LLM, благодаря своей способности к семантическому анализу и генерации текста, способны не только интерпретировать запрос в контексте, но и преобразовывать его в более точную и эффективную форму. Однако, для реализации этого потенциала необходимы специализированные инструменты и инфраструктура, позволяющие эффективно интегрировать LLM в существующие поисковые системы и обеспечивать масштабируемость и надежность обработки запросов. Разработка таких инструментов является ключевой задачей для повышения качества и релевантности поиска в будущем.

QueryGym: Инструментарий для Эволюции Поиска

QueryGym — это программный инструментарий на языке Python, предназначенный для упрощения исследований и разработки в области переформулировки запросов с использованием больших языковых моделей (LLM). Данный инструментарий был представлен в нашей недавней работе и предоставляет средства для автоматизации и стандартизации процесса разработки, позволяя исследователям быстро прототипировать и оценивать различные подходы к улучшению поисковых запросов посредством LLM. QueryGym облегчает эксперименты с различными техниками переформулировки и позволяет интегрировать их с существующими поисковыми системами.

Ключевым принципом проектирования QueryGym является отделение логики переформулировки запросов посредством интерфейса BaseSearcher. Это позволяет добиться модульности и упрощает эксперименты с различными системами поиска информации. Реализация BaseSearcher обеспечивает возможность интеграции и тестирования различных поисковых движков, таких как Pyserini и PyTerrier, без изменения основной логики переформулировки запросов. Такой подход позволяет исследователям легко сравнивать эффективность различных систем поиска в контексте LLM-управляемой переформулировки запросов и адаптировать QueryGym к новым поисковым технологиям.

Эффективная интеграция больших языковых моделей (LLM) в системы поиска требует тщательной разработки и настройки запросов, известных как Prompt Engineering. QueryGym предоставляет инструмент, названный «Prompt Bank», предназначенный для управления и версионирования этих критически важных компонентов. Этот банк позволяет исследователям и разработчикам хранить различные варианты запросов, отслеживать изменения, и воспроизводить результаты экспериментов с LLM. В «Prompt Bank» можно хранить не только сами текстовые запросы, но и связанные с ними метаданные, такие как параметры модели, использованные для генерации запроса, и результаты оценки. Это обеспечивает возможность систематической оптимизации и контроля над процессом Prompt Engineering, что необходимо для достижения высокой производительности LLM в задачах поиска.

Множество Путей к Истине: Методы Переформулировки в QueryGym

QueryGym предоставляет поддержку широкого спектра методов переформулировки запросов на основе больших языковых моделей (LLM), включая следующие: GenQR, использующий генеративный подход; LameR, реализующий латентное семантическое преобразование; Query2Doc, преобразующий запрос в документ для последующего поиска; MuGI, применяющий многошаговую генерацию запросов; QA-Expand, расширяющий запрос на основе вопросов и ответов; GenQREnsemble, объединяющий результаты нескольких генеративных методов; и Query2E, преобразующий запрос в расширенную форму для улучшения релевантности.

В QueryGym предусмотрена простая интеграция и оценка различных методов переформулировки запросов, что позволяет исследователям сравнивать их эффективность на стандартных наборах данных, таких как MS MARCO и BEIR. Это достигается за счет унифицированного интерфейса и модульной архитектуры, позволяющей быстро внедрять новые методы и оценивать их производительность по различным метрикам релевантности. Возможность сравнительного анализа способствует выявлению наиболее эффективных подходов для разных типов запросов и задач информационного поиска, что значительно ускоряет процесс разработки и оптимизации систем, использующих большие языковые модели (LLM).

Компонент `DataLoader` в QueryGym обеспечивает удобство проведения экспериментов путем загрузки стандартных эталонных наборов данных, таких как `MS MARCO` и `BEIR`. `MS MARCO` представляет собой крупный набор данных вопросов и ответов, полученных из поисковых запросов Bing, включающий релевантные отрывки из веб-страниц. `BEIR` (Benchmark for Evaluating IR) — это набор данных, предназначенный для оценки систем информационного поиска и включающий в себя разнообразные коллекции текстов и запросов из различных доменов. Использование этих наборов данных позволяет исследователям стандартизировать процесс оценки различных методов переформулировки запросов и сравнивать их производительность на общепринятых критериях.

Эхо в Бесконечности: Будущее и Влияние QueryGym

Инструментарий QueryGym предоставляет унифицированные конечные точки, совместимые с моделями OpenAI, что позволяет исследователям и разработчикам легко интегрировать различные большие языковые модели (LLM) в свои системы поиска информации. Такая совместимость не только упрощает процесс тестирования и сравнения LLM, но и значительно расширяет возможности для инноваций, позволяя использовать передовые модели без необходимости сложной адаптации. Благодаря этому подходу, QueryGym способствует быстрой разработке и внедрению новых методов переформулировки запросов, что в свою очередь ускоряет прогресс в области информационного поиска и открытия новых знаний, обеспечивая гибкость и адаптивность к постоянно меняющимся требованиям в сфере искусственного интеллекта.

QueryGym значительно упрощает процесс разработки и оценки систем переформулировки запросов на основе больших языковых моделей (LLM). Этот инструментарий позволяет исследователям и разработчикам быстро создавать и тестировать различные стратегии, направленные на улучшение точности и релевантности поисковых результатов. Благодаря стандартизации процедур оценки, QueryGym обеспечивает возможность объективного сравнения различных подходов к переформулировке запросов, ускоряя тем самым прогресс в области информационного поиска и открытия новых знаний. Упрощение этих процессов способствует более эффективному извлечению информации из огромных массивов данных, открывая новые возможности для научных исследований, бизнес-аналитики и решения сложных задач.

Открытый исходный код QueryGym способствует широкому участию сообщества разработчиков и исследователей, что обеспечивает его непрерывное развитие и адаптацию к быстро меняющимся требованиям области информационного поиска. Такая модель позволяет оперативно реагировать на новые вызовы и интегрировать передовые методы переформулировки запросов, создавая условия для коллективного улучшения и расширения функциональности инструментария. Благодаря этому, QueryGym не просто предоставляет готовое решение, но и становится платформой для совместной работы, стимулируя инновации и обеспечивая долгосрочную актуальность в динамично развивающейся сфере искусственного интеллекта и обработки естественного языка.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует закономерность, знакомую в любой сложной системе: любое улучшение, в данном случае, в области LLM-основанной переформулировки запросов, со временем подвержено деградации. QueryGym, как инструмент для обеспечения воспроизводимости, стремится замедлить этот процесс, но не остановить его полностью. Как точно подметил Пол Эрдеш: «Математика — это искусство говорить неправду в такой форме, чтобы люди верили». В контексте данной работы, это можно интерпретировать как необходимость постоянной адаптации и улучшения систем переформулировки запросов, поскольку любые изначально кажущиеся идеальными решения, со временем, будут нуждаться в пересмотре и корректировке. QueryGym предоставляет методологию для более эффективного отслеживания и анализа этих изменений, позволяя исследователям и разработчикам более осознанно подходить к процессу оптимизации.

Что Дальше?

Представленный инструментарий, QueryGym, — не столько решение, сколько признание неизбежной сложности в области переформулировки запросов с использованием больших языковых моделей. Время, как среда, в которой эти системы функционируют, обнажает их хрупкость и подверженность ошибкам. Задача обеспечения воспроизводимости, хотя и заявлена, — это лишь попытка замедлить энтропию, а не остановить её. Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью учета не только синтаксиса промптов, но и контекста их возникновения — тех неявных предположений и ограничений, которые присущи любой системе, созданной человеком.

Особое внимание следует уделить оценке устойчивости к «дрейфу концепции» — когда распределение данных, на которых обучалась модель, постепенно меняется, делая её ответы менее релевантными. Инциденты, возникающие в процессе работы, — это не просто баги, а шаги системы на пути к зрелости, к более глубокому пониманию мира. Игнорирование этих «шагов» — это заблуждение, ведущее к иллюзии контроля.

В конечном счете, успех в этой области будет зависеть не от создания идеальных алгоритмов, а от способности адаптироваться к неизбежным изменениям. Необходимо принять тот факт, что системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, сохраняя способность к самокоррекции и обучению на собственных ошибках.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15996.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 02:46

🚀 Квантовые новости