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RAGで検索文書の要約を活用したクエリ書き換えが検索精度を大幅に向上させる AWS報告 | AIDB
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本記事では、LLMを活用したRAGシステムにおける新しいアプローチを紹介します。 より効果的な情報検索と... 本記事では、LLMを活用したRAGシステムにおける新しいアプローチを紹介します。 より効果的な情報検索と回答生成を実現するために、質問回答ペアをLLMで生成して参照する仕組みです。 モデルの微調整不要でコスト効率も高い手法として期待されています。 参照論文情報 タイトル:Meta Knowledge for Retrieval Augmented Large Language Models 著者:Laurent Mombaerts, Terry Ding, Adi Banerjee, Florian Felice, Jonathan Taws, Tarik Borogovac 所属:AWS 背景 検索結果を用いてLLMの出力を補強する手法である「検索拡張生成(RAG)」が、広く使用されるようになりつつあります。LLMに最新かつ正確な情報を提供することで、モデルの誤った情報生成を減らし、タス