RAGを使った社内情報を回答できる生成AIボットで業務効率化してみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答
10X の検索を 10x したい - 10X Product Blog
いやー、まいったね。 入社して三ヶ月が経ちました @metalunk です。この三ヶ月は検索インフラの改善に取り組み、検索速度 10x, インフラコスト 80% 減の成果が出ました。この記事では検索インフラ改善でやったことを説明します。 ところで、検索インフラの改善ができるということは、先人たちが検索機能を作り、PMF してサービスが利用されるようになったおかげです。感謝して改善しましょう。 2021年12月の Stailer の検索 10X は開発不要でネットスーパーアプリを立ち上げられるシステムである Stailer を開発しております。Stailer での購入のうち 35% が検索経由で行われており、検索はとても重要な機能です。 しかし、2021年12月、増加するリクエストによるサーバー負荷の増大、速度の低下に悩まされておりました。一時的にサーバーを増やし、スケールアウトをすることで
「ホットペッパービューティー」美容クリニックでのElasticsearchのユーザー辞書登録による検索改善
クリニック検索では、Ngramと形態素解析を併用することにより検索結果のヒット数を担保しつつ検索ノイズの増加による悪影響をスコアソートにより軽微なものに抑えています。 施術メニューピックアップのための全文検索では、検索ノイズが少ない形態素解析のみを利用しています。 美容クリニックでの検索における問題 形態素解析では、辞書に含まれている単語の集合に基づいて形態素が認識されます。 Sudachiの辞書において美容医療の専門用語が網羅されておらず、問題が発生します。 形態素解析で専門用語がカバーされていない問題 上記の表の通り、形態素解析では検索漏れが多いです。 例えば、「ダーマペン」は美容医療では人気な単語ですが、Sudachiに搭載されているデフォルトの辞書ではカバーされていないので、形態素として抽出されません。 形態素解析で期待通り認識・分割されない問題 「二重」が「フタエ」でなく「ニジュ
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