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ここがポイント!RAGを活用した生成AIボットの検索精度向上について - Qiita
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ここがポイント!RAGを活用した生成AIボットの検索精度向上について - Qiita
はじめに 今年は、自然言語の生成AIに注目が集まりましたね。私の所属チームでもLLMを用いた生産性向上... はじめに 今年は、自然言語の生成AIに注目が集まりましたね。私の所属チームでもLLMを用いた生産性向上に取り組んでますが、個人的には、QAボットに使われる RAG に関心があります。少し前まで夫がカスタマーサポート勤務だったのですが、人手不足のせいか残業が多かったので、QAボットで効率化できないものか?と思い、興味を持ち始めました。 RAGを調べると、簡単にはよい回答が得られないようなので、今回は、RAGのサンプルを作って、どこが精度向上のポイントになるのか解明していきたいと思います。 記事の目的 この記事は、RAGの仕組みと改善ポイントの把握を目的とします。サンプルデータを用いて改善案の実験を行い、ベースラインと結果を比較します。記事は以下4つのパートで構成されています。本文が長いので、リンクや目次から気になるところへ飛んでください。 RAGの概要: RAGとは何か、仕組みや機能の説明