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ベクトル検索の苦手を克服。ナレッジグラフでRAGを作る

3users

zenn.dev/yamada_quantum TL;DR ベクトル検索だと、複数のステップを踏まないと答えられない質問の検索がむずい﹁TomにEmil Eifrém︵Neo4jのCEO︶を紹介してくれる人は？﹂とかを検索むずいナレッジグラフは構造化データと非構造化データをうまく扱えてベクトル検索の苦手を補える課題はあるけどナレッジグラフは、Neo４jとLangchainで構築できるよ。はじめに今回はベクトル検索の苦手分野をどうしても補ってあげたいとおもっている筆者やまぐちが、ベクトル検索の苦手を補ってあげられるナレッジグラフに関してまとめていこうと思います。少々長い記事ですが、ベクトル検索を労ってあげたいと思っている方はぜひ読んでください。ベクトル検索の限界以前の記事の最後にも少しだけ記載しましたが、ベクトル検索は以下の問題点があります。必要な情報がTop Kのドキュメントには含まれていない可能性がある。チャンクの ● テクノロジー ●2024/05/20 23:56 ●graph ●search ●ai ●programming

RAGを超えたCRAGを実装する。~ そしてRAGのその先へ ~ LangGraphでのTypescriptのコードサンプル付き

4users

zenn.dev/yamada_quantum TL;DR CRAGはRAGの改良版です指定したドキュメントに関連する内容があったら、知識を洗練する！なかったらWeb検索しに行けばいいんやん、関連してるかわからんやったらどっちもやろ！論文によるとSelf-RAGなどと比べると精度は基盤モデルに依存しないのがいい点 CRAGの実装にはLangGraphを使うと実装できる﹁知識を洗練するフェーズ﹂と﹁質問とドキュメントの関連が曖昧な時のフロー﹂は実装から抜いています。(拡張可) LangChain全体的に型がちゃんとしてないので、ドキュメントしっかりみた方がいい。はじめにみなさんは生成AI系のプロダクトを作るときには何を使用していますか？私はLangChainを使っています。かなり機能も豊富で、ドキュメントも充実しています。そんな生成AI系のプロダクトの機能として最近よく耳にするのがRAGです。 RAGは　Retrieval ● テクノロジー ●2024/02/14 21:45

最近流行りのRemixとCloudflareをキャッチアップするために一個アプリ作った話

37users

zenn.dev/yamada_quantum TL;DR 無駄な買い物チェッカーを作ったよ！緊急度,重要度,欲求度,代替可能度の4軸から無駄かどうかを判断するよフロントエンドではRemixで開発、フォームライブラリはConformがよかったよ Cloudflareは最高でした。はじめにどうも、やまぐちです。エンジニアの皆さん、技術のキャッチアップってどうやってますか？とりあえずチュートリアルやってみますか？　技術ブログを読むだけで済ましていますか？この辺りどうもモチベーションが湧かないんですよね。チュートリアルやっても身についている感覚がないんですよ。最近Xのタイムラインを眺めていると、React界隈では今はRemixが流行りらしいし、ついでにCloudflareも、安い、速い、便利、で個人開発でめっちゃナウくてイケてるらしいじゃないですか。んー、モダンでナウい、イケてる技術スタックを使えるようになりたい！！そんな時 ● テクノロジー ●2024/02/08 03:35 ●article ●あとで読む

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