DifyとWeaviateを使ったCRAG - Qiita

記事の概要 以前、以下の記事でDify上に、「Weaviate（ベクトルDB）」と「intfloat/multilingual-e5-large（エンベディングモデル）」、「Groqのllama 3（LLM）」を使った、RAG（Retrieval Augmented Generation）のワークフローを構築した。 今回はこのワークフローをバージョンアップし、CRAGという仕組みを導入することで、以下のようなベクトル検索を使ったRAGの精度向上を試みる。 動画でも解説してます。 CRAG（Corrective Retrieval Augmented Generation） CRAGはRAGが抱える、ハルシネーションを抑制するための考え方で、導入が容易な割に、期待できる精度向上が高いため、優れたテクニックと考えている。 具体的には、ベクトル検索などで取得した外部情報から、質問と関係のない検索