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En un pipeline de generación aumentada por recuperación (RAG), un LLM de propósito general puede calificar cada pasaje recuperado antes de la generación. Con GLiDE, cada pasaje recibe una probabilidad de ser relevante para la consulta. Usa la probabilidad directamente para ordenar y filtrar.

Puntúa y reordena pasajes

Cada score es la probabilidad Noul de que se cumpla el criterio true. Ordena de forma descendente para colocar primero las coincidencias más fuertes y aplica un umbral cuando la generación posterior solo deba recibir contexto suficientemente relevante.
Todas las preguntas Noul de este ejemplo comparten un mismo state, así que GLiDE puntúa la lista preseleccionada en una sola solicitud. El state completo se incluye en cada pregunta renderizada internamente; mantenlo dentro del límite de 40,000 tokens por pregunta. Divide las listas preseleccionadas más grandes en solicitudes concurrentes acotadas y reintenta los errores 425, 429 y 503 con backoff.

Puntúa un pasaje por solicitud

Usa esta forma más sencilla cuando los pasajes lleguen de forma independiente:

Qué cambia respecto a la reordenación con LLM

  • La relevancia binaria es una probabilidad de 0 a 1, no un entero generado.
  • Puedes ordenar y aplicar un umbral sobre el mismo valor sin analizar el texto del modelo.
  • Los criterios indican exactamente qué significa “relevante” para tu aplicación.
Evalúa la calidad de la ordenación y elige los umbrales con un conjunto de recuperación etiquetado antes de desplegar el reordenador. Consulta Inferencia de GLiDE para ver la autenticación, los límites, los errores y el contrato de respuesta completo.