Im Bereich der Informationssuchsysteme und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme ist HyDE, oder Hypothetical Document Embeddings, ein echter Durchbruch. Durch die Erstellung detaillierter, hypothetischer Dokumente basierend auf Benutzeranfragen verbessert HyDE den Prozess der Informationssuche und ist besonders nützlich für Aufgaben wie Websuchen, Fragenbeantwortung und Faktenüberprüfung. Dieser Blog untersucht, was HyDE ist, warum Sie es in Betracht ziehen sollten, seine Komponenten und Implementierung, seine Integration mit Frameworks wie LlamaIndex und LangChain und ob es besser ist, HyDE unabhängig zu implementieren oder vorhandene APIs zu nutzen.