検索×生成AIの未来「DeepRAG」
この記事で分かる事 従来のRAGとの違い DeepRAGの仕組み DeepRAGの実装方法 検索×生成AIの進化 近年、生成AIと情報検索を統合する技術が飛躍的に進化しています。その最前線に位置するのがOpenAIの「DeepResearch」 です。DeepResearchは、従来の大規模言語モデル（LLM）の弱点を補う形で、リアルタイムの情報取得と高度な分析機能を融合させたアプローチ を採用し、情報支援を提供しています。 Xでも評判になっていました。驚異的な進歩の一方で、将来的にまだまだ改善の余地はありそうです。 検索×生成AIの進化は間違いなく今後もトレンドになっていくでしょう。 今回紹介するDeepRAGは、こうした検索×生成AI分野において注目の技術です。 従来のRAGの問題点 情報検索と生成を組み合わせたRetrieval-Augmented Generation（RAG）モデ
RAGが「複雑な質問に弱い問題」を解決する「Plan×RAG」
本記事では、RAGの性能を高めるための「Plan×RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGの文脈消える問題を克服する新手法「Plan×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。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Plan×RAGは、RAGの精度を上げるための新しい手法です。アールト大学とMicrosoft Researchの研究者らによって2024年10月に提案されました。 ざっくり言うと、Plan×RAGとは、「計画を立ててから検索する」手法です。Plan×RAGでは、ユーザーの質問を、まず最初に小さな単位に分解。その後、それらの関係性
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GitHub - cybozu/prompt-hardener: Prompt Hardener analyzes prompt-injection-originated risk in LLM-based agents and applications.
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