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  <author_name>bwgift</author_name>
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  <blog_title>地平線まで行ってくる。</blog_title>
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    <anon>LLM</anon>
    <anon>Colaboratory</anon>
    <anon>Python</anon>
    <anon>RAG</anon>
    <anon>自然言語処理</anon>
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  <description>引き続き、RAG実装で遊んでみます。AgenticRagをChatGPTに読ませて骨子を確認したら、『「Retrieval → Evaluation → Query Refinement → 再検索 → Response Synthesis」という順序が、まさに論文中の処理パイプラインそのものになっています。各フェーズの出力が次フェーズの入力になっているため、DAG（有向非巡回グラフ）としてもきれいに一次元のフローを保っています。』と言い張ったので、そのままプロラムをしてみました。もちろん、論文にはもっと有益なことが書かれています。 arxiv.org つまり、シンプルな流れで Query: …</description>
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  <published>2025-05-21 22:01:33</published>
  <title>メモ：Rag実装してみる。AgentRagだったんだけど・・・。</title>
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