Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

A több számítás jelentősen javítja a Weaviate keresési pontosságát

2026. augusztus 11.Forrás: Weaviate
A több számítás jelentősen javítja a Weaviate keresési pontosságát
Kép: Weaviate

A Weaviate új effort paramétere szabályozhatóvá teszi, mennyi számítási kapacitást fordítson a Query Agent egy keresésre. A vállalat tesztjeiben az ultrahigh szint a BRIGHT Biology benchmarkon 13,0-ról 57,5-re emelte az nDCG@10 értékét a Hybrid Search eredményéhez képest.

A lényeg röviden
  • Az effort paraméter három szinten szabályozza a Search Mode számítási munkáját.
  • BRIGHT Biology esetén az ultrahigh nDCG@10 értéke 57,5 lett a Hybrid Search 13,0 értékével szemben.
  • A legnagyobb javulás a több lépéses gondolkodást igénylő kereséseknél jelent meg.
  • IRPAPERS és WixQA esetén a medium szint a nyereség nagy részét már elérte.
  • A funkció a weaviate-agents 1.8.0 és az agents-typescript-client 1.7.0 verzióban érhető el.

Három szinten állítható a keresésre fordított munka

A Weaviate a Query Agent Search Mode módjához adta hozzá az effort paramétert. Ezzel kérésenként szabályozható, mennyi munkát végezzen az ügynök a keresés során. A beállítás három szintet kínál: medium, high és ultrahigh.

A különbség a Search Mode két fő szakaszában jelenik meg. A rendszer a lekérdezés megfogalmazására és a találatok újrarangsorolására fordít több számítási kapacitást. Magasabb effort mellett hosszabban elemzi, hogyan lehet felbontani a kérdést, és alaposabban rangsorolja újra az eredményeket. Alacsonyabb szinten a gyorsaság és a költség kap nagyobb súlyt.

A funkció a weaviate-agents 1.8.0 és az agents-typescript-client 1.7.0 verzióban érhető el. A Weaviate szerint a Search Mode olyan rendszerekbe illeszthető be, amelyek rangsorolt találatokat várnak, például RAG-rendszerekbe, ügynöki munkafolyamatokba vagy keresőmezők mögé.

A legnehezebb kérdéseknél nőtt a legjobban a pontosság

A Weaviate nyolc benchmarkon hasonlította össze a három effort szintet a saját Hybrid Search megoldásával. A vizsgálatban a BRIGHT öt részhalmaza, az IRPAPERS, a WixQA és az OBLIQ-Bench egyik részhalmaza szerepelt. A Hybrid Search a BM25 szöveges keresést és a Snowflake Arctic 2.0 beágyazásaira épülő vektoros keresést kombinálja, az eredményeket Reciprocal Rank Fusion segítségével egyesítve.

A cég közlése szerint mindhárom Search Mode szint felülmúlta a Hybrid Search eredményét, és átlagosan a nagyobb effort magasabb pontosságot hozott. A különbség a több lépéses gondolkodást igénylő feladatoknál volt a legnagyobb.

A BRIGHT Biology részhalmazán az ultrahigh effort 57,5-ös nDCG@10 értéket ért el, szemben a Hybrid Search 13,0 értékével. Psychology esetén ugyanez a mutató 22,2-ről 54,4-re emelkedett. A BRIGHT Robotics tesztjén a medium szint 25,7-es Success@1 értékéről high szinten 45,9-re nőtt az eredmény. A Weaviate szerint ezen a részhalmazon voltak a leghosszabbak a kérdések, átlagosan 819 tokennel.

Nem minden adatállomány igényel ultrahigh beállítást

A benchmarkok alapján az effort hatása az adott feladattól függ. A BRIGHT Earth Science részhalmazán már a medium szint megháromszorozta a Hybrid Search alapértékét, a további szintek pedig kisebb javulást hoztak. Az IRPAPERS és a WixQA tesztjein szintén a medium fogta be a teljes nyereség nagy részét, a high és az ultrahigh csak néhány ponttal javított tovább.

A WixQA technikai ügyféltámogatási kérdéseket vizsgál. A Weaviate szerint medium effort mellett a rendszer a támogatási szakértő által első helyre sorolt dokumentumot nagyjából minden harmadik kérdésből kettőnél adta vissza, míg Hybrid Search esetében ez két válasz volt ötből.

Az OBLIQ-Bench olyan kérdéseket tesztel, amelyeknél a relevancia nem szerepel közvetlenül a dokumentum felszíni szövegében. Ezen a teszten a Hybrid Search a releváns szövegrészt a legjobb húsz találat között is kevesebb mint minden tizenkettedik kérdésnél hozta elő. Az ultrahigh effort 24,4-es Success@1 értéket ért el, ami a Weaviate szerint nagyjából hétszeres javulás.

A beállítás a pontosság és a késleltetés között választ

A Search Mode a Query Agent egyik módja. A Query Agent természetes nyelvű utasításból állít össze lekérdezéseket, szűrőket és aggregációkat a Weaviate gyűjteményeihez. Az Ask Mode válaszokat generál, a Search Mode magukat a dokumentumokat adja vissza, a Suggest Queries Mode pedig a felhasználó felfedezését segítő lekérdezéseket javasol.

A Weaviate tesztjeiben a Search Mode véletlenszerűsége miatt minden konfigurációt háromszor futtattak, majd az átlagot és a szórást közölték. A vállalat szerint az egyes futások közötti következetes eredmények arra utalnak, hogy a javulás nem egyetlen véletlen mintából származik. Egyes részhalmazokon a szomszédos szintek eredményei átfedhetik egymást, ezért az effort kiválasztása a feladat nehézségétől, valamint a megengedhető késleltetéstől és költségtől függhet.

A Search Mode strukturált feltételeket is felismerhet a természetes nyelvű kérdésekben. A Weaviate példája szerint a „70 dollár alatti vintage cipők” lekérdezésben az ügynök az árat kemény szűrési feltételként értelmezi, majd a feltételnek megfelelő eredmények között keres.

WeaviateQuery AgentSearch Modeweaviate-agentsBRIGHTAI-ágensekkeresésbenchmark

Kapcsolódó hírek

A forrás címe szerint az ügynök elkészült, az adatbázis mást mutatott
Kutatás2026. október 3.

A forrás címe szerint az ügynök elkészült, az adatbázis mást mutatott

A Hugging Face oldalának címe szerint egy ügynök késznek jelentett egy feladatot, az adatbázis azonban ellentmondott ennek. A megadott forrásrészlet a történet részletes…

Megjelent a Weaviate 1.39, új keresési funkciókkal
Fejlesztőknek2026. augusztus 27.

Megjelent a Weaviate 1.39, új keresési funkciókkal

Elérhető a Weaviate 1.39 nyílt forráskódú kiadása és felhős változata. A verzióban általánosan elérhetővé vált a lekérdezés utáni újrarangsorolást végző Boost API és az…

A LangChain és a Timescale Vector PostgreSQL-re építi az AI-keresést
Termékek és eszközök2026. augusztus 26.

A LangChain és a Timescale Vector PostgreSQL-re építi az AI-keresést

A LangChain és a Timescale Vector integrációja a PostgreSQL-t teszi használhatóbbá mesterségesintelligencia-alkalmazások vektoros adatbázisaként. A megoldás gyorsabb…