RAGにおけるドキュメント検索精度向上について(実践編)

損害保険ジャパン株式会社 DX推進部の眞方です。この記事では、RAG（Retrieval Augmented Generative）の構築時に、ドキュメント検索精度の向上を目指して検索モデルの改善を行った際の手法、および結果について解説させていただきます。 概要を知りたい、という方は以前書いた前回の記事を読んでください。 はじめに 今回はRAGにおける検索モデルの改善を目的として、独自のデータを使用してfine-tuneを行いました。 RAGにおける検索（赤枠）の部分を改善する取り組みを行いました。 検索モデル 学習のためのライブラリとしては、sentence transformersを使用しました。また、モデルは日本語BERTを使用しています。 データ 今回RAGの対象となるドキュメントは、大きく次の2つが存在しています。 規定集 保険商品の説明等が書かれているドキュメントです（詳細は前

[masadream]

RAGの評価の話もあり。

[misshiki]

“RAG（Retrieval Augmented Generative）の構築時に、ドキュメント検索精度の向上を目指して検索モデルの改善を行った際の手法、および結果について解説”