heroz-mkosaka https://blog.hatena.ne.jp/heroz-mkosaka/ HEROZ Tech Blog https://techblog.heroz.jp/ ※ 2026年追記 本記事では、Multi Query RetrieverによるRAG改善が大きく効いた事例を紹介しました。 その後、Query Rewrite / HyDE / ReRank / Agentic RAG などを含めて複数手法を再検証した結果を、以下の記事にまとめています。 techblog.heroz.jp 最近のLLM・Embedding性能向上を踏まえると、RAG改善は「汎用手法を追加して平均精度を押し上げる」フェーズから、「失敗モード別に処方を分ける」フェーズへ移りつつあると感じています。 はじめに 知識抽出におけるRAGの役割 RAGの限界 LLMによるクエリ拡張 M… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftechblog.heroz.jp%2Fentry%2F2024%2F03%2F29%2F154808" title="RAGとMulti Query Retriever: 社内ナレッジ検索結果の精度向上の鍵 - HEROZ Tech Blog" 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 2024-03-29 15:48:08 rich https://techblog.heroz.jp/entry/2024/03/29/154808 1.0 100%