要約:
- RAGパイプラインはエンコーダーモデルを使用して似た文書を検索する。
- エンコーダーはテキストを高次元のベクトル表現（埋め込み）に変換し、意味的に似たテキストが近くに配置される。
- 以前はBM25アルゴリズムが主流だったが、最近はLLMがベクトル埋め込みを生成する。
- 次のレベルに進むために、ハイブリッドサーチが提案され、キーワード検索と意味検索を組み合わせて検索品質を向上させる。
- この記事では、Pythonでこれらの検索アプローチを理論的にカバーし、実装する。
感想:
検索技術の進歩は興味深いです。RAGパイプラインのハイブリッドサーチが検索品質向上にどのように貢献するか、実際にPythonで実装する方法が学びたいです。