話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察
初めまして。経営企画本部AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は本年度、AI推進室という新組織を発足させ、主に生成AIについての社内の利用促進、およびユーザーへ生成AIを活用したソリューションの提供を進めるべく、新技術の展開や検証を行っています。 今回は、最近話題となっている、Microsoftが発表したRAG（Retrieval Augmented Generation）技術であるGraphRAG ⧉について、元となる論文やブログ記事、GitHubのコードを元に内部の構造を解析し、さらに現時点でどの程度実用的かを考察していきます。 GraphRAGとは GraphRAGは、ナレッジグラフと生成AIの技術を組み合わせることで、従来のRAGでは対応が難しかった問い合わせに回答できるようになったRAGです。2024年2月にMicrosoftによって発表 ⧉され、その後、2024年7月にリ
Arxiv RAGによる論文サーベイの自動生成 | Shikoan's ML Blog
複数のLLM（GPT/Claude3）とArxivの検索APIをRAGで統合し、論文サーベイの自動生成を作りました。検索結果の前処理や、サーベイ特有のプロンプトエンジニアリングやソートが重要で、最適化手法として古くからある巡回セールスマン問題（TSP）が有効に機能しました。また、生成部分ではGPTよりClaude3の明確な有効性を確認できました。 できたもの Arxivの検索APIを使って検索拡張生成（RAG）したらサーベイを自動生成できた やっていること Arxivの検索ワードをGPT-4-Turboで生成 ArxivのAPIを叩いてヒューリスティックでフィルタリング OpenAIのEmbedding APIを叩く Embeddingに対して巡回セールスマン問題（TSP）を解いてソートをかける 論文の要旨をGPT-3.5-Turboで要約 ソートした要約結果をClaude3 Sonnet
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
※ この記事は、AWS (Amazon Web Services) の技術支援を受けて執筆しています。 はじめに この記事はコネヒトアドベントカレンダー 8日目の記事です。 コネヒト Advent Calendar 2023って？ コネヒトのエンジニアやデザイナーやPdMがお送りするアドベント カレンダーです。 コネヒトは「家族像」というテーマを取りまく様々な課題の解決を 目指す会社で、 ママの一歩を支えるアプリ「ママリ」などを 運営しています。 adventar.org こんにちは！コネヒトの機械学習エンジニア y.ikenoueです。 突然ですがみなさん、Amazon Bedrockをご存知でしょうか。 aws.amazon.com Amazon Bedrock(以下、Bedrock)は、テキスト生成AIをはじめとする基盤モデル (Foundation Model)*1を提供するAWS
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「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較：LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ Google DeepMindとミシガン大学の研究 | Ledge.ai
