Cos'è retriever?

Retriever

In ambito di Information Retrieval e sistemi di domanda e risposta (Question Answering), un retriever è un componente fondamentale che ha il compito di selezionare, da un vasto insieme di documenti o dati, i più rilevanti per una data query o domanda dell'utente. In sostanza, il retriever funge da "filtro" iniziale, riducendo lo spazio di ricerca per i successivi stadi del processo (come ad esempio un lettore in un sistema Question Answering).

Il processo di retrieval solitamente si articola in due fasi principali:

Indexing: Questa fase consiste nel preparare i dati (documenti, articoli, pagine web, ecc.) in modo da poterli interrogare efficientemente. Questo può includere la creazione di indici, la tokenizzazione del testo, la rimozione di stop words, l'estrazione di feature e la rappresentazione dei documenti in uno spazio vettoriale (embedding). Diversi algoritmi e tecniche possono essere impiegati, come TF-IDF o embedding%20semantici.
Retrieval: Data una query, il retriever utilizza l'indice creato nella fase precedente per identificare i documenti che sono più simili o rilevanti. Questa somiglianza viene misurata attraverso diverse metriche, come la similarità%20del%20coseno tra i vettori che rappresentano la query e i documenti. Il retriever restituisce quindi una lista di documenti ordinati in base al loro punteggio di rilevanza.

Esistono diverse tipologie di retriever, che si distinguono per l'algoritmo utilizzato e la modalità di rappresentazione dei dati:

Retrieval Basato su Parole Chiave: Utilizza metodi tradizionali come TF-IDF o BM25 per identificare i documenti che contengono le parole chiave presenti nella query. Semplice ed efficiente, ma ignora il significato semantico delle parole.
Retrieval Semantico (o Denso): Utilizza embedding%20semantici per rappresentare sia le query che i documenti in uno spazio vettoriale. In questo modo, può identificare documenti rilevanti anche se non contengono le stesse parole chiave della query, ma esprimono concetti simili. Esempi di tecniche utilizzate includono Sentence Transformers.
Retrieval Ibrido: Combina diverse tecniche di retrieval, ad esempio combinando un approccio basato su parole chiave con uno semantico, per ottenere risultati migliori.
Retrieval Sparso: Utilizza rappresentazioni vettoriali sparse, spesso basate su occorrenze di termini, per rappresentare i documenti.

La scelta del retriever più appropriato dipende dalle caratteristiche del dataset, dalla natura delle query e dai requisiti di performance. Ad esempio, per dataset molto grandi, un retriever basato su parole chiave potrebbe essere più efficiente, mentre per query complesse e sfumate, un retriever semantico potrebbe fornire risultati più accurati.