RAGに質問分類させる「Adaptive-RAG」の解説本記事では、「Adaptive-RAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、Adaptive系で現在、最も「コスパ」が良いとされる「Adaptive-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー RAGの回答精度を高めるための手法です。韓国科学技術院（KAIST）の研究者らによって2024年3月に提案されました。「Adaptive-RAG」という手法を使うメリットは、ユーザーからの入力としてシンプルな質問・複雑な質問、どちらも想定される場合に、「そこまで遅くなりすぎずに、ある程度の回答精度がでる」という点
