LangChain の RetrievalQA を試す｜npaka

「LangChain」の「RetrievalQA」を試したので、まとめました。 ・LangChain v0.0.123 1. VectorDBQA と RetrivalQA「LangChain」を活用する目的の1つに、専門知識を必要とする質問応答チャットボットの作成があります。 これを行う主な方法は、「Retrieval Augmented Generation」と呼ばれる手法です。ユーザーの質問を言語モデルに直接渡すだけでなく、システムが質問への回答に関連するドキュメントを検索し、元の質問と一緒に言語モデルに渡して、応答を生成します。 1-1. 既存のシステムよく使われる検索手法は「セマンティック検索」です。この手法では、まずはじめにすべてのドキュメントを「埋め込み」(ベクトル表現) を計算し、ベクトルデータベースに格納します。そして、ユーザーの質問も同様に「埋め込み」を計算し、ユーザー