検索拡張生成(RAG)は、ドメイン固有の知識を大規模言語モデル(LLM)に統合し、高度にカスタマイズされ、文脈に関連した応答の生成を可能にします。たとえば、RAGを活用することで、製品ドキュメントやチュートリアルを用い、チャットボットは特定のツールや主題について洞察力に富んだ正確なサポートをユーザーに提供できるようになります。 ドキュメントデータベースから基本的なRAGシステムの初期セットアップを行うのは簡単そうに見えますし、満足のいく結果が得られるかもしれません。しかし、実際のところ、難しいのはこれらの初期結果を評価して改善することです。 この記事では、ベースラインのRAGパイプラインの限界に焦点を当て、これらの課題を克服するための方法を紹介します。さらに、RAGシステムの構築と強化をガイドする系統的なアプローチをご紹介します。実際にアプリケーションで利用する際に参考にしてください。 1
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