社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。 先日、社内のプロダクトマネージャー（以下、PdM）を主な対象として、検索推薦技術の入門講座を開催しました。このたび、その資料を公開します。 資料の概要 この講座では、検索推薦技術とその周辺について、概要をざっくり理解できるように努めました。技術的詳細、とくに具体的なアルゴリズムにはあまり立ち入らず、できるだけ平易なことばで説明したつもりです。なお、広範な範囲を扱うため、各回1時間（質疑応答込み）で、3回に分けて実施しました。 公開した資料は、PdM だけでなく、エンジニアリングマネージャー（EM）やソフトウェアエンジニアの方々にも読んでいただけると嬉しいです。 以下は、各回で扱ったトピックです。 第1回 全体概要と検索技術入門・・・資料P3~ 検索・推薦とはなに
RAGの処理で、リランクとベクトル検索でできることの違いを検証／解説してみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。テニスしすぎて日焼けがすごいSsk1029Takashiです。 私は普段、生成AIを活用したRAGソリューションの開発をしているのですが、RAGでは特に検索部分の調整が重要になります。 今回はその検索の中で出てくるリランクに焦点を当てて、ベクトル検索と比較してどのような特徴があるのかというところを、検証を交えて解説していきます。 概要 RAGの検索部分では、よくベクトル検索が利用されます。 理由としては、入力が基本的に質問形式になりキーワードで入力されることが多い通常の検索よりも適している、などいくつか考えられます。 ただし、実際にRAGを試してみるとわかりますが、RAGシステムではベクトル検索だけでは検索精度の面で苦労することも多いです。 そこで解決方法の一つとして考えられているのが、ベクトル検索とリランクとの併用になります。 今回は、なぜRAGはベクトル検索だけだと苦労が多
RAGの「ベクトル検索」の弱みを、ナレッジグラフで補う
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「HybridRAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「HybridRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー HybridRAGは、通常のRAG（Retrieval Augmented Generation）で用いられる「ベクトル検索」の弱みを補い、回答精度を向上するための手法です。BlackRockとNVIDIAの研究者らによって2024年8月に提案されました。 ベクトル検索の弱みはいくつかあります
pixivの全文検索基盤とElasticsearchによるリプレイス - pixiv inside
まもなく17周年を迎えるpixivでは、長年にわたり作品などの全文検索基盤としてApache Solrを使用してきました。 しかし、サービスの規模が拡大する中で、従来の基盤に問題が生じていました。これを受けて、pixivでは全文検索基盤のリプレイスを実行しました。 今回のリプレイスにより、pixivでは検索結果の更新反映時間や検索APIのレイテンシが大幅に短縮されました。また、今後のスケールに対応可能になり、新機能開発においても全文検索が容易に利用できるようになりました。 本記事では、pixivの全文検索基盤の歴史や、今回オンプレミス環境でElasticsearchクラスタを構築し、リプレイスを完了するまでの取り組みについてご紹介します。 こんにちは。pixivのnamazuです。最近、私たちのチームで進めていたpixivの全文検索基盤のリプレイスが完了しました。この機会に、pixivの全
ソースコード検索エンジン「Runnable」が逸材すぎる : ニキビ跡
プログラミングの勉強をしていると、「あれ。この機能ってどうやってコーディングするんだっけ？」と疑問がふつふつと湧き上がってくることが多々あります。その都度、検索して照らし合わせて〜とやっていると相当時間がかかりますし、間違っていた時の脱力感は半端ないですよね。
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