要約:
- 言語モデルにはコンテキスト制限がある。
- 大規模なアプリケーションでは80k単語以上を参照する必要がある。
- 無関係な情報を増やすとLLMのパフォーマンスが著しく低下する。
- RAGは関連情報を取得し、LLMにコンテキストとして渡す。
- 文書をチャンクに分割することでRAGが特定の部分を取得できる。
- チャンク戦略の微調整がLLMの応答に大きな影響を与える。
感想:
言語モデルのコンテキスト制限や大規模アプリケーションへの対応において、RAGのような情報取得手法は重要であることが分かります。チャンクングがRAGの効果的な運用において重要であり、微調整も慎重に行う必要があることが示唆されています。
元記事: https://towardsdatascience.com/semantic-chunking-for-rag-35b7675ffafd