リランキング モデルによる RAG の日本語検索精度の向上Reading Time: 7 minutes ChatGPT が登場して以降、多くの企業/組織にて生成 AI の活用が進んでいます。その中でも LLM (Large Language Model、大規模言語モデル) は大量の知識を学習することで幅広い分野の問題を解決することができます。LLM は学習した知識には適切な回答ができるも一方で、社内ナレッジなど学習には含まれていない事がらに関する回答は得意ではありません。LLM が特定の領域の質問にも正確に回答できるようにした手法に RAG (Retrieval Augmented Generations) があります。 RAG は、大きく「レトリーバー (Retriever)」と「ジェネレーター (Generator)」の 2 つのパーツで構成されています。レトリーバーは、ユーザーによって入力されたクエリ (例: 質問文) を受け取り、そのク
