RAG パイプラインの取得を改善する 4 つの方法

10月 7, 2024

要約:

RAG（Retrieval augmented generation）は大規模言語モデル（LLMs）をカスタマイズする重要なテクニックの1つであり、外部情報を活用する際に重要
RAGのパフォーマンスは取得されたドキュメントの質に依存し、RAGパイプラインで使用される標準検索手法を超えて、4つの技術がドキュメントの質を向上させる
標準検索手法では、ユーザークエリと知識コーパスの埋め込みとの類似性検索を行い、取得されたドキュメントの内容をユーザープロンプトに追加する
文書のドメイン整合化、クエリのドメイン整合化、古典的検索アルゴリズムやSQLクエリを活用することでRAGパイプラインを強化することができる

RAGは外部情報を活用する際に有用な手法であり、検索手法や整合化技術を組み合わせることでパフォーマンスを向上させることができる。ただし、追加の処理や費用が増える場合もあり、タスクの正確性やコストとのトレードオフを考慮することが重要である。