- Elasticは、プロプライエタリデータとLLM/RAGテストを追加することで、大規模言語モデル（LLMs）が幻覚的な（誤った）応答を生成するのを防ぐことを開発者により容易にする試みを行っている。
- Playground施設を導入し、開発者がプロプライエタリデータを持ち込み、同社のElasticsearchに索引付けされたLLMsにユーザー入力のためのモデル応答を取得するためのRAG（検索拡張生成）を行うことを発表。
- RAG/LLMコンボの反応結果を比較し、AバージョンとBバージョンから最良を選択して再度開発し、プロンプトの調整とデータのチャンキングを行うことでA/Bテストを繰り返しスピードアップ。
- Elasticsearch環境内でのAIプラットフォームをベースに、ベクトルデータベースを含むエラスティックのプロプライエタリデータのElasticsearchのインデックスを備えた環境でこれらの操作が行われる。
- 開発者は、低コードインターフェースを使用し、ハイブリッド検索をサポートするベクトルデータベースやRetriever機能を利用。
- Playgroundを使用することで、RAGテクニックがLLMsをより正確にし、Elasticの顧客基盤による使用を促進する手助けとなる。
GenAIは、正確で完全で誤った情報を含まない応答に依存しており、RAG LLMsがこれを行うことが証明されていない。ElasticのPlaygroundは、RAGテクニックがLLMsをより正確にし、Elasticの顧客基盤による使用を促進する手助けとなるでしょう。
元記事: https://blocksandfiles.com/2024/07/04/elastic-playground/