"大規模言語モデル（LLM）は便利ですが、独自データに基づいて回答することはできません。これを克服するための手法としてRAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目されています"

masterq のブックマーク 2024/06/16 13:04

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4754785334615767840/comment/masterq" data-user-id="masterq" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/zenn.dev/knowledgesense/articles/913d07f490e9c7" data-original-href="https://zenn.dev/knowledgesense/articles/913d07f490e9c7" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fzenn.dev%2Fknowledgesense%2Farticles%2F913d07f490e9c7" data-user-icon="/users/masterq/profile.png">RAGで人間の脳を再現。「HippoRAG」を理解する</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/ai">ai</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/rag">rag</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/llm">llm</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/brain">brain</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">&quot;大規模言語モデル（LLM）は便利ですが、独自データに基づいて回答することはできません。これを克服するための手法としてRAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目されています&quot;</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/masterq/20240616#bookmark-4754785334615767840"><span class="datetime-body">2024/06/16 13:04</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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