ロングコンテキストLLMに対応したRAGの新アーキテクチャ｜npaka

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Towards Long Context RAG - LlamaIndex 1. はじめにGoogleは、1Mコンテキストウィンドウを持つ「Gemini 1.5 Pro」をリリースしました。初期ユーザーは、数十もの研究論文や財務報告書を一度に入力した結果を共有しており、膨大な情報を理解する能力という点で印象的な結果を報告しています。 当然のことながら、ここで疑問が生じます。「RAG」は死んだのでしょうか？そう考える人もいますが、そうではない人もいます。 幸運にも「Gemini 1.5 Pro」の機能をプレビューすることができ、それを試してみることで、ロングコンテキストLLMを適切に使用するには、RAGがどのように進化するのかについてのまとめました。 2. Gemini 1.5 Pro の 初期観察「Gemini」の結果は印象的で、テクニカ

[deejayroka]

“ロングコンテキストLLMを適切に使用するには、残りの制約を回避しながら、その機能を最大限に活用するために、RAGの新アーキテクチャが必要になります。”

[misshiki]

“ロングコンテキストLLMを適切に使用するには、残りの制約を回避しながら、その機能を最大限に活用するために、RAGの新アーキテクチャが必要になります。”

[canadie]

コストが十分に下がり、Skip in the middle（AIの読み飛ばし）が減ればRAGの必要性は減っていくだろうが、RAGも十分強力なのでしばらくは残ると思う。

[stealthinu]

Gemini 1.5のような超長いコンテキスト対応のでもRAGの必要性やその場合に必要となる技術についての話。コンテキストのキャッシュの話とかはRAGだけじゃなく重要そう。