Поиск для больших команд: Автоматическая адаптация и объединение результатов

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к организации поиска по корпоративным данным позволяет эффективно работать с большим количеством пользователей и запросов.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

При тонкой настройке моделей поиска, стратегия Query-Only (QQ) неожиданно превосходит подход Query-Document (QDQD) на наборе данных DevRev Search, при этом сохраняя высокую конкурентоспособность на SciFact, что указывает на потенциальные преимущества упрощенных методов обучения для определенных задач информационного поиска.

В статье представлена масштабируемая система, использующая генерацию данных на основе больших языковых моделей, адаптацию запросов с помощью LoRA и новый набор данных для корпоративного поиска.

Масштабирование систем поиска в многопользовательских средах осложняется отсутствием размеченных данных и высокой стоимостью обновления индексов. В работе ‘Succeeding at Scale: Automated Multi-Retriever Fusion and Query-Side Adaptation for Multi-Tenant Search’ представлен новый подход, позволяющий обойти эти ограничения за счет автоматической генерации данных, адаптации модели на стороне запроса с использованием LoRA и применения LLM для оценки релевантности. Предложенная методика демонстрирует эффективность на новом бенчмарке DevRev Search и позволяет добиться значительного улучшения качества поиска без переиндексации документов. Возможно ли дальнейшее повышение масштабируемости и персонализации корпоративного поиска за счет более тонкой настройки адаптации модели и использования дополнительных источников данных?

Поиск в Корпоративных Данных: Преодоление Дефицита Информации и Актуальности

Традиционные методы поиска, основанные на ключевых словах, часто оказываются неэффективными при работе с корпоративными данными, особенно с так называемыми “темными данными” — информацией, которая существует в организации, но не используется активно. Это связано с тем, что ключевые слова не всегда отражают истинный смысл и контекст документов, что приводит к низкой точности поиска и большому количеству пропущенных релевантных результатов. Корпоративные данные часто отличаются сложной структурой, специфической терминологией и неформальным языком, что усугубляет проблему. В результате, сотрудники тратят значительное время на поиск нужной информации, а ценные знания остаются неиспользованными, что негативно сказывается на эффективности работы всей организации.

Суть проблемы корпоративного поиска заключается не просто в обнаружении данных, но и в понимании их семантического значения в контексте сложных запросов. Традиционные методы, основанные на сопоставлении ключевых слов, часто не способны уловить нюансы и взаимосвязи внутри специализированной информации, характерной для предприятий. В результате, даже если данные найдены, их актуальность и соответствие потребностям пользователя могут быть низкими. Понимание контекста требует анализа не только самих данных, но и их происхождения, связей с другими данными, а также намерений, стоящих за запросом. Это особенно важно для «темных данных» — информации, которая не структурирована и не индексирована, что затрудняет её обработку и интерпретацию. Успешное решение этой задачи требует перехода от простого сопоставления ключевых слов к более глубокому семантическому анализу, позволяющему извлекать смысл из данных и предоставлять пользователям наиболее релевантные результаты.

Ограниченность размеченных данных представляет собой существенное препятствие — так называемое “узкое место дефицита данных” — для разработки эффективных моделей машинного обучения, предназначенных для ранжирования релевантности поисковых результатов. Это особенно критично в корпоративном секторе, где объемы неструктурированной информации огромны, а ручная разметка данных требует значительных временных и финансовых затрат. Недавние исследования показали, что даже при использовании передовых моделей встраивания, таких как gemini-embedding-001, максимальный индивидуальный показатель полноты (recall) при построении датасета составляет 82.48%. Этот результат подчеркивает, что, несмотря на прогресс в области обработки естественного языка, проблема дефицита размеченных данных остается актуальной и требует дальнейших исследований в области методов обучения с малым количеством примеров и самообучения для повышения точности и эффективности корпоративного поиска.

Плотное Векторное Поиск: Семантический Прорыв

В основе подхода к плотному поиску лежит кодирование как запросов, так и документов в векторные представления, называемые эмбеддингами. В отличие от традиционных методов, основанных на сопоставлении ключевых слов, данный метод позволяет захватить семантическое значение текста. Каждый запрос и документ преобразуется в вектор в многомерном пространстве, где близость векторов отражает семантическую схожесть соответствующих текстов. Это позволяет находить релевантные документы даже при отсутствии явного совпадения ключевых слов, поскольку учитывается смысл и контекст запроса и документов.

Обучение модели осуществляется с использованием функции потерь InfoNCE (Noise Contrastive Estimation), которая максимизирует взаимное соответствие между запросами и релевантными документами в векторном пространстве. Оптимизация параметров проводится с помощью алгоритма AdamW, являющегося модификацией Adam с добавлением регуляризации весов для предотвращения переобучения. Для управления скоростью обучения используется косинусный график (Cosine Learning Rate Scheduler), обеспечивающий постепенное снижение скорости обучения в процессе тренировки, что способствует более стабильной сходимости и повышению качества получаемых векторных представлений.

Оценка на эталонном наборе данных DevRev Search показала существенное улучшение семантического сопоставления по сравнению с традиционными методами поиска. Данный подход позволяет достичь производительности, сопоставимой с полномасштабной тонкой настройкой моделей на парах запрос-документ, и даже превосходит её на данном эталонном наборе данных. Полученные результаты демонстрируют, что использование плотных векторных представлений запросов и документов позволяет более эффективно находить релевантные документы, основываясь на семантическом смысле, а не только на совпадении ключевых слов.

Результаты показывают, что модель Qwen демонстрирует предпочтение к низким рангам LoRA (r=8) для задачи DevRev Search, в то время как для SciFact оптимальными оказываются средние ранги (r=64).

Адаптация Без Переиндексации: Эффективность Через Обучение на Стороне Запроса

Традиционная тонкая настройка моделей поиска требует переиндексации всего корпуса документов, что представляет собой значительную проблему с точки зрения задержек адаптации. Этот процесс включает в себя повторное вычисление и обновление индексов для каждого документа в коллекции после каждого обновления модели или изменения данных. В результате, внесение даже небольших изменений в модель требует существенных вычислительных ресурсов и времени, что делает невозможным оперативное реагирование на новые данные или запросы пользователей. Процесс переиндексации становится особенно критичным в больших базах данных, где время, необходимое для обработки миллионов или миллиардов документов, может быть неприемлемо долгим и создавать серьезное препятствие для быстрого развертывания обновленных моделей.

Адаптация с нулевой переиндексацией (Zero-Reindexing Adaptation) представляет собой метод, направленный на снижение вычислительных затрат и времени, необходимых для адаптации моделей поиска. В отличие от традиционной тонкой настройки, требующей переиндексации всего корпуса документов, данный подход фокусируется исключительно на адаптации энкодера запросов, при этом индекс документов остается неизменным (замороженным). Это позволяет избежать значительных затрат времени и ресурсов, связанных с повторной обработкой всего корпуса, и обеспечивает более быструю и эффективную адаптацию модели к новым данным или задачам. Заморозка индекса документов позволяет сохранить существующую структуру данных и избежать необходимости ее перестройки, что существенно упрощает процесс адаптации.

Адаптация с нулевой переиндексацией использует метод Query-Side Adaptation, фокусируясь на изменении только энкодера запросов, при этом индекс документов остается неизменным. Для реализации этой адаптации применяется LoRA (Low-Rank Adaptation) — форма Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), позволяющая значительно снизить вычислительные затраты и время адаптации. LoRA замораживает предобученные веса модели и обучает лишь небольшое количество дополнительных параметров, что приводит к существенному уменьшению объема вычислений и требований к памяти по сравнению с традиционной тонкой настройкой, при этом сохраняя сопоставимую производительность.

Эффективность подхода Zero-Reindexing Adaptation напрямую связана с возможностями селективной тонкой настройки, заложенными в архитектуре Transformer. Эксперименты на датасете SciFact показали, что тонкая настройка исключительно энкодера запросов (Query-Only fine-tuning) обеспечивает сопоставимые результаты с полной тонкой настройкой, включающей как запросы, так и документы. В большинстве случаев удается восстановить подавляющее большинство достигнутых приростов производительности, с отклонением не более 1-2%, что подтверждает высокую эффективность адаптации исключительно на стороне запросов.

Тонкая настройка целевых модулей позволяет оптимизировать производительность модели для конкретных задач.

Увеличение Полноты: Адаптивные Представления Запросов

Экспериментальные результаты однозначно демонстрируют, что адаптация запросов на стороне клиента значительно повышает показатель полноты (Recall) в бенчмарке DevRev Search. Данный подход позволяет системе более эффективно сопоставлять намерения пользователя с релевантными документами, даже при ограниченном количестве размеченных данных. Повышение полноты указывает на способность системы находить большее количество релевантных результатов, что критически важно для удовлетворения потребностей пользователя и повышения общей эффективности поиска. Проведенные тесты подтверждают, что адаптация запросов является ключевым фактором в улучшении качества поиска и предоставляет значительные преимущества по сравнению с традиционными методами.

Эффективная адаптация пространства запросов позволяет более точно соотносить намерения пользователя с релевантными документами, даже при ограниченном объеме размеченных данных. Вместо использования фиксированных векторных представлений запросов, система динамически изменяет их, основываясь на контексте поиска и особенностях пользовательских взаимодействий. Такой подход позволяет преодолеть проблему семантического разрыва между запросом и содержанием документа, а также учитывать нюансы формулировок и скрытые потребности пользователя. Особенно важно, что адаптация происходит без необходимости в больших объемах ручной разметки данных, что значительно снижает затраты на обучение и поддержку системы поиска, позволяя ей эффективно функционировать и улучшаться даже в условиях дефицита размеченных данных.

Система поиска демонстрирует способность к самообучению и постоянному улучшению своей эффективности. Эксперименты показали, что за счет адаптации запросов и непрерывного анализа результатов, она способна автоматически оптимизировать процесс поиска. В ходе тестирования, при исключении каждого из используемых извлекающих моделей по отдельности из общей комбинации при создании набора данных, показатель полноты (Recall) варьировался от 93.25% до 97.13%, что подтверждает значительный вклад каждой модели в общую эффективность системы и её способность адаптироваться к различным типам запросов и документов.

Исследование демонстрирует, что масштабируемость и эффективность поиска в многопользовательских системах напрямую зависят от продуманной структуры и адаптации к изменяющимся условиям. Авторы подчеркивают важность эволюционного подхода к развитию инфраструктуры, позволяющего вносить изменения без необходимости полной перестройки. Эта идея находит отклик в словах Ады Лавлейс: «То, что может быть выражено в формальной системе, будет выражено в ней, независимо от того, понимает ли это человек или нет». Подобно тому, как математическая истина существует независимо от нашего понимания, хорошо спроектированная система поиска должна быть способна адаптироваться и функционировать эффективно, даже при увеличении нагрузки и изменениях в данных, используя методы вроде LoRA и генерации данных на основе LLM, для обеспечения устойчивости и производительности.

Куда Ведет Дорога?

Представленная работа, стремясь к масштабируемости многопользовательского поиска, неизбежно обнажает сложность самой задачи. Простота, как известно, выигрывает в долгосрочной перспективе, однако создание действительно универсальной системы поиска, способной адаптироваться к разнородным запросам и данным, остается сложной проблемой. Использование LLM для генерации данных — элегантное решение, но оно поднимает вопрос о природе правды и объективности в машинном обучении. Нельзя лишить внимания и потенциальную предвзятость, заложенную в моделях, генерирующих обучающие данные.

Локальная адаптация с помощью LoRA — перспективный шаг, но он требует тщательного баланса между гибкостью и стабильностью. Переобучение, как известно, всегда подстерегает, и поддержание обобщающей способности модели в условиях постоянно меняющихся данных — задача нетривиальная. Более того, следует признать, что текущие метрики оценки часто не отражают реального пользовательского опыта. Кажется, что истинное понимание эффективности поиска лежит не в цифрах, а в субъективном восприятии релевантности.

В конечном счете, представленная работа — это не финальная точка, а лишь очередной шаг на пути к созданию поисковых систем, которые не просто находят информацию, но и помогают пользователям понимать ее. Истинный прогресс, вероятно, потребует отказа от упрощенных моделей и перехода к более целостным и органичным системам, где структура определяет поведение, а простота является залогом устойчивости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04646.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-11 07:03