Intent: LLM-basierter Reranker mit erklärbarer Begründung

Key Takeaway: Die Library “Intent” nutzt ein LLM, um nicht nur Ergebnisse zu reranken, sondern gleichzeitig für jedes Ergebnis eine nachvollziehbare Begründung zu generieren, wodurch Transparenz und Vertrauen in die Retrieval‑ und Ranking‑Prozesse gesteigert werden.

Zusammenfassung

• Open‑Source‑Status: „Intent“ wurde heute veröffentlicht und ist auf GitHub verfügbar (https://github.com/with-logic/intent).
• Funktion: LLM‑basierter Reranker, der Ranking, Filtering und Choice‑Auswahl unterstützt.
• Besonderheit: Im Gegensatz zu herkömmlichen Rerankern liefert Intent für jede Bewertung eine kurze, leicht prüfbare Erklärung, die die endgültige Relevanzbewertung begründet.
• Motivation: Traditionelle Reranker sind „Black Box“ und liefern nur numerische Scores, ohne den Entscheidungsgrund zu offenbaren. Externe, „post‑hoc“ Erklärungen gelten als unsicher und können zu Fehlinterpretationen führen.
• Prä‑hoc‑Reasoning: „Intent“ formuliert zuerst die Begründung und weist darauf basierend den Score zu.
• Anwendungsfälle bei Logic:
  • Template‑Suche
  • Test‑Cases
  • Few‑Shot‑Beispiele
  • Onboarding‑Dokumente
  • Tool‑Auswahl
• Methoden:
  • Filtering (intent.filter(...)) – Liefert ein anwendbares Subset an Items (z. B. welche Tools ein Agent für eine bestimmte Aufgabe nutzen darf). Beispiel zeigt, dass irrelevante Tools ignoriert wurden.
  • Choosing (intent.choice(...)) – Wählt einen eindeutigen Gewinner aus. Beispiel: dynamische Auswahl des passenden LLMs basierend auf unscharfen Kriterien.
  • Ranking (intent.rank(...)) – Traditionelles Reranking mit zusätzlicher Erklärungs‑Output, sodass Endnutzer nachvollziehen können, warum bestimmte Ergebnisse hervorgehoben werden.
• Veranschaulichungen:
  • Bildmaterial, das die Unterschiede zwischen einem klassischen Reranker und „Intent“ demonstriert.
  • Beispiele für Filter‑Output, Choice‑Auswahl und Ranking‑Ergebnisse, jeweils mit erklärenden Texten.
• Nutzen: Erhöhte Transparenz, Vertrauensbildung bei Nutzern, bessere Steuerbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI‑gestützten Retrieval‑Systemen.

Related queries:

Was ist der grundlegende Unterschied zwischen klassischen Rerankern und Intent?

Wie nutzt Intent prähoc‑Reasoning für die Score‑Berechnung?

In welchen Szenarien kann Intent.filter am meisten helfen?

Quelle: https://bits.logic.inc/p/open-sourcing-intent-an-llm-powered