Данные с характером: новая стратегия поиска по гибридным документам

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают подход, учитывающий структуру данных для повышения эффективности поиска информации в документах, содержащих как текст, так и таблицы.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Topo-RAG: топологически-ориентированное извлечение для гибридных текстово-табличных документов.

В современных корпоративных базах данных документы редко бывают однородными, представляя собой сложную смесь текста и структурированных табличных данных. В работе «Topo-RAG: Topology-aware retrieval for hybrid text-table documents» предложен новый подход к поиску информации, основанный на сохранении топологии данных — раздельном использовании плотных векторных представлений для текста и механизма позднего взаимодействия для таблиц. Предложенная архитектура Topo-RAG демонстрирует значительное улучшение качества поиска в гибридных запросах, превосходя традиционные методы линеаризации на 18.4% по метрике nDCG@10. Не упустит ли дальнейшее развитие методов, учитывающих структуру данных, возможность более глубокого понимания и анализа информации в сложных корпоративных документах?

Суть разнородных данных: вызов для систем извлечения

Традиционные системы генерации с расширением извлечением (RAG) зачастую испытывают трудности при обработке разнородных типов данных, сводя всё содержание к простому тексту. Этот подход игнорирует важную структурную информацию, заложенную в таблицах, изображениях и других нетекстовых форматах, что существенно ограничивает эффективность поиска и извлечения знаний. Вместо того чтобы анализировать данные как взаимосвязанные элементы, системы RAG рассматривают их как последовательность символов, лишаясь возможности понимать контекст и отношения между различными частями информации. В результате, ответы, генерируемые такими системами, могут быть неполными, неточными или вовсе нерелевантными запросу, особенно когда речь идет о сложных информационных задачах, требующих понимания структуры и взаимосвязей данных.

Применение традиционных методов обработки к разнородным данным приводит к потере важной структурной информации, заложенной в таблицах и других нетекстовых форматах. В отличие от простого текста, таблицы содержат явные связи между данными, отражающие логические отношения и зависимости. Игнорирование этой топологии приводит к тому, что системы поиска и генерации ответов не могут эффективно извлекать и использовать ключевые сведения. Например, при поиске информации о продажах, система, не учитывающая структуру таблицы, может пропустить важные корреляции между продуктами, регионами и датами, что существенно снижает качество предоставляемых ответов и затрудняет решение сложных аналитических задач.

Неспособность различать и использовать топологию данных существенно снижает эффективность выполнения сложных информационных запросов. Существующие системы, не учитывающие внутреннюю структуру и взаимосвязи в данных, рассматривают информацию как плоский список, упуская ценные сведения, заложенные в таблицах, графах и других форматах. Это приводит к тому, что при поиске ответов на вопросы, требующие анализа взаимосвязей и контекста, системы демонстрируют неудовлетворительные результаты. Особенно это заметно при работе с большими и сложными наборами данных, где понимание взаимосвязей между элементами критически важно для извлечения релевантной и точной информации, необходимой для принятия обоснованных решений или решения сложных задач.

Современные системы генерации с расширением извлечения (RAG) зачастую демонстрируют неудовлетворительные результаты при работе с разнородными наборами данных. Проблема заключается в неспособности адекватно интерпретировать и использовать информацию, представленную в различных форматах, таких как таблицы, графики или структурированные базы данных. Вследствие этого, при поиске ответов на сложные вопросы, требующие анализа взаимосвязей между данными, система выдает нерелевантные или неточные результаты. Несмотря на кажущуюся простоту обработки текстовой информации, игнорирование внутренней структуры и топологии данных приводит к потере ценных знаний и снижению общей эффективности системы, ограничивая ее применимость в реальных сценариях, где информация представлена в различных форматах.

Topo-RAG: Распознавание топологии данных

Фреймворк Topo-RAG осуществляет разделение обработки данных на основе их топологии, проводя различие между текстовыми данными и структурированными данными, такими как таблицы. Данный подход предполагает, что текст и таблицы требуют различных методов обработки для оптимального извлечения релевантной информации. Разделение позволяет применять специализированные алгоритмы, адаптированные к конкретному типу данных, что повышает эффективность поиска и точность результатов. В частности, текстовые блоки обрабатываются одним способом, а табличные данные — другим, учитывающим их структуру и взаимосвязи между ячейками.

Система Topo-RAG классифицирует блоки данных, используя показатель структурной плотности (Structural Density Score), для определения, является ли контент нарративным текстом или структурированными данными. Этот показатель оценивает соотношение между текстовыми элементами и элементами структурированного формата, такими как ячейки таблиц или поля базы данных. Блоки с высоким показателем структурной плотности классифицируются как структурированные данные, что позволяет применять специализированные методы обработки и извлечения информации, отличные от тех, что используются для нарративного текста. Такая классификация позволяет системе адаптировать процесс обработки данных к их типу, повышая точность и релевантность результатов поиска и извлечения информации.

Для текстовых блоков в Topo-RAG используется метод плотного поиска (Dense Retrieval), обеспечивающий семантическое соответствие между запросом и фрагментами текста. В отличие от этого, для табличных данных применяется Cell-Aware Late Interaction — подход, рассматривающий каждую ячейку таблицы как отдельный токен. Это позволяет сохранить структурную информацию, присущую таблицам, и эффективно использовать её при поиске, в отличие от традиционных методов, которые могут игнорировать взаимосвязи между ячейками и столбцами.

В рамках Topo-RAG сохранение структурной информации в табличных данных достигается за счет обработки каждой ячейки таблицы как отдельного токена в процессе поиска. В отличие от традиционных методов, где таблицы могут быть представлены как единый блок текста или подвергаться упрощенной обработке, Cell-Aware Late Interaction позволяет системе учитывать взаимосвязи между ячейками и использовать эти данные для более точного извлечения релевантной информации. Такой подход обеспечивает, что структурные особенности таблиц, такие как заголовки столбцов и строк, а также логические связи между значениями ячеек, не теряются и эффективно используются при поиске, что повышает точность и релевантность результатов.

Оптимизация извлечения с передовыми техниками

Эффективность Topo-RAG значительно повышается за счет интеграции оптимизационных техник, таких как WARP (Weighted Addition and Re-ranking of Passages). WARP фокусируется на ускорении позднего взаимодействия (late interaction) в процессе извлечения информации. Вместо традиционного ранжирования, WARP динамически переоценивает релевантность извлеченных фрагментов текста, используя взвешенную сумму их оценок, полученных на различных этапах обработки запроса. Это позволяет более точно соответствовать фрагменты текста исходному запросу и повысить скорость получения релевантных результатов, особенно в сложных сценариях, требующих глубокого анализа контекста.

Метод CRISP повышает производительность поиска за счет снижения уровня шума в многовекторных индексах. Шум в данном контексте представляет собой нерелевантные или искаженные данные, которые могут ухудшить точность извлечения информации. CRISP осуществляет фильтрацию и очистку векторов, обеспечивая более четкое представление данных и, как следствие, более релевантные результаты поиска. Это достигается за счет алгоритмов, которые идентифицируют и подавляют векторы, не соответствующие запросу или имеющие низкое качество, что позволяет системе фокусироваться на наиболее значимой информации.

В рамках системы реализована классификация данных с использованием Pneuma, что позволяет эффективно направлять блоки данных по оптимальным путям обработки. Pneuma выполняет предварительную категоризацию блоков, определяя их релевантность различным запросам и задачам. Это обеспечивает более быструю и точную маршрутизацию данных, минимизируя задержки и повышая общую производительность системы. Классификация на основе Pneuma позволяет избежать ненужной обработки данных, не относящихся к конкретному запросу, и сосредоточиться на наиболее релевантных блоках, что способствует оптимизации использования вычислительных ресурсов.

Внедрение оптимизаций, таких как WARP и CRISP, в сочетании с топологически-ориентированной архитектурой Topo-RAG, приводит к измеримому улучшению точности и скорости поиска. Проведенные тесты показали увеличение показателя nDCG@10 на 18.4% при обработке сложных гибридных запросов. Это свидетельствует о значительном повышении релевантности результатов поиска и эффективности системы в целом при работе с многокомпонентными запросами, требующими комплексного анализа данных.

Проверка Topo-RAG на разнородных эталонах

Эффективность Topo-RAG была тщательно проверена посредством всесторонней оценки на синтетическом наборе данных SEC-25. Этот набор данных специально разработан для точного воспроизведения сложности и разнообразия реальных корпоративных документов, включая структурированные таблицы, неструктурированный текст и смешанные форматы. Использование SEC-25 в качестве тестовой среды позволило исследователям убедиться в способности Topo-RAG эффективно обрабатывать и анализировать информацию, характерную для сложных бизнес-сценариев. Тщательное моделирование корпоративной документации обеспечило надежную и реалистичную оценку производительности системы в условиях, максимально приближенных к реальным рабочим нагрузкам.

Исследования демонстрируют, что разработанный фреймворк Topo-RAG обеспечивает заметные улучшения в производительности при обработке данных различных типов. Способность эффективно работать с гетерогенной информацией, включающей как структурированные табличные данные, так и неструктурированный текст, позволяет системе извлекать релевантные знания из разнородных источников. Это достигается за счет продуманной архитектуры, которая адаптируется к особенностям каждого типа данных, обеспечивая более точные и полные ответы на запросы. Успешное функционирование на различных типах данных подтверждает универсальность и практическую ценность Topo-RAG для решения широкого спектра задач, связанных с анализом и обработкой информации.

В ходе тщательного тестирования, разработанная система Topo-RAG продемонстрировала выдающиеся результаты в задачах поиска информации. Показатель nDCG@10, используемый для оценки релевантности найденных документов, достиг значения 0.842 при обработке табличных запросов и 0.796 — при работе с гибридными запросами, включающими различные типы данных. Эти результаты значительно превосходят показатели, демонстрируемые базовыми моделями, что подтверждает эффективность предложенного подхода к организации и поиску информации. Полученные данные свидетельствуют о способности системы Topo-RAG качественно и точно обрабатывать сложные запросы, обеспечивая высокую релевантность найденных результатов и превосходя существующие решения в данной области.

Исследования показали, что применение Topo-RAG значительно снижает склонность больших языковых моделей (LLM) к галлюцинациям — генерации недостоверной информации. В частности, при анализе таблиц с данными сельскохозяйственных расчетов, частота галлюцинаций снизилась с 45% до 8%. Такое существенное уменьшение свидетельствует о повышенной надежности и точности системы Topo-RAG при работе со сложными данными, позволяя получать более достоверные и обоснованные ответы, что особенно важно в областях, требующих высокой степени аккуратности и подтвержденности информации.

Перспективы: к графоусиленному извлечению

В будущих исследованиях планируется расширение архитектуры Topo-RAG за счет интеграции с GraphRAG, что предполагает использование графовых структур для представления взаимосвязей между отдельными блоками данных. Вместо последовательного анализа текстовых фрагментов, GraphRAG позволит моделировать знания как сеть, где узлами выступают блоки данных, а ребра — связи между ними, отражающие семантическую близость или логические отношения. Такой подход обещает значительно повысить точность извлечения информации, поскольку модель сможет учитывать контекст не только внутри отдельных блоков, но и в рамках всей графовой структуры знаний, что особенно важно для сложных запросов, требующих глубокого понимания взаимосвязей между различными концепциями и фактами. Это позволит системе не просто находить релевантные фрагменты текста, но и синтезировать новые знания на основе установленных связей, обеспечивая более содержательные и информативные ответы.

Интеграция с GraphRAG предполагает значительное повышение точности извлечения информации и углубленное понимание контекста. Вместо последовательного анализа отдельных блоков данных, система сможет использовать графовые структуры для представления взаимосвязей между ними. Это позволяет учитывать не только семантическое сходство, но и более сложные отношения, такие как причинно-следственные связи или иерархические структуры знаний. В результате, поиск информации станет более релевантным и всесторонним, поскольку система сможет выявлять скрытые связи и предоставлять ответы, учитывающие полный контекст запроса. Подобный подход особенно важен при работе со сложными знаниями, где понимание взаимосвязей между фактами критически важно для принятия обоснованных решений.

Для решения проблем масштабируемости и возможности развертывания системы на устройствах с ограниченными ресурсами, проводятся работы по оптимизации многовекторных индексов с применением квантования. Данный подход позволяет значительно уменьшить объем памяти, необходимый для хранения индексов, без существенной потери точности поиска. Квантование, по сути, представляет собой сжатие данных путем уменьшения количества бит, используемых для представления каждого вектора. Это не только снижает требования к памяти, но и ускоряет процесс поиска ближайших соседей, что критически важно для эффективной работы систем извлечения информации в реальном времени. Ожидается, что применение квантования позволит развернуть систему на широком спектре устройств, включая мобильные телефоны и встроенные системы, расширяя возможности доступа к знаниям и информации.

В конечном счете, стремление к созданию устойчивой и адаптируемой системы направлено на преодоление возрастающей сложности современных информационных ландшафтов. Разработка такой структуры предполагает не просто поиск релевантных данных, но и способность к динамическому осмыслению взаимосвязей между ними, учитывая постоянный приток новой информации и изменяющиеся запросы. Подобный подход позволит создавать интеллектуальные системы, способные эффективно функционировать в условиях неопределенности и избыточности данных, обеспечивая точный и контекстуально-обоснованный доступ к знаниям даже в самых сложных предметных областях. Реализация подобной гибкости и масштабируемости станет ключевым фактором в развитии интеллектуальных систем будущего.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению доступа к информации, что находит отклик в словах Карла Фридриха Гаусса: «Трудность состоит не в том, чтобы понять сложные вещи, а в том, чтобы упростить простые». Topo-RAG, преодолевая ограничения линейного представления данных, предлагает топологически-ориентированный подход к поиску. Это позволяет системе более эффективно обрабатывать гетерогенные документы, такие как текст и таблицы, избегая упрощения сложных взаимосвязей между данными. Каждый уровень сложности требует алиби, и Topo-RAG предоставляет четкое обоснование для своего подхода — повышение релевантности и точности извлечения информации.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленная работа, стремясь обойти узкое место линеаризации данных, закономерно обращается к топологии информации. Однако, признание важности структуры — лишь первый шаг. Истинная сложность заключается не в том, чтобы добавить еще один вектор, а в том, чтобы понять, какие связи действительно значимы. Необходимо исследовать, как различные топологические представления — графы, деревья, сети — влияют на качество извлечения и генерации, и не является ли сама концепция “топологии” слишком гибкой, чтобы быть действительно полезной.

Предлагаемый подход, фокусируясь на различиях между текстовыми и табличными данными, лишь подчеркивает более глубокую проблему: гетерогенность информации неизбежна. Будущие исследования должны выйти за рамки бинарного деления и рассмотреть системы, способные обрабатывать данные совершенно разных форматов и модальностей — изображения, аудио, видео — и интегрировать их в единое семантическое пространство. Упрощение — это всегда насилие над реальностью.

В конечном счете, успех подобных систем будет зависеть не от сложности алгоритмов, а от их способности к самоочищению. Необходимо разработать метрики, позволяющие оценивать не только точность извлечения, но и лаконичность, ясность и, возможно, даже красоту генерируемых ответов. Иначе, мы рискуем утонуть в море информации, не сумев отделить зерна от плевел.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10215.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-17 11:06