Hironsan https://blog.hatena.ne.jp/Hironsan/ Ahogrammer https://hironsan.hatenablog.com/ 自然言語処理 情報検索 RAG（Retrieval Augmented Generation）は大規模言語モデル（LLM）の性能を改善するための手法の1つであり、質問に対する回答を生成する際に、外部知識源から情報を取り込みます。 これにより、LLM 自体で学習できる情報量に制限されることなく、より正確で詳細な回答を生成することができます。 よく使われているRAGでは、外部知識源として検索エンジンにテキストをインデックスしておき、質問に関連するテキストをベクトル検索や全文検索を用いて取得します。しかし、構造化データを扱うことには苦労するため、質問によっては回答が不十分、あるいはまったく回答できないことに繋がります。 こ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhironsan.hatenablog.com%2Fentry%2Frag-with-knowledge-graph" title="ナレッジグラフを用いたRAGの改善 - Ahogrammer" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2024-03-21 09:32:01 rich https://hironsan.hatenablog.com/entry/rag-with-knowledge-graph 1.0 100%