RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 生成 AI の進化と共に、大規模言語モデル (LLM) を活用したアプリケーション開発が急速に広がっています。その中で、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation; RAG) は、LLM に対して最新の情報や特定のドメイン知識を組み込むための重要な技術として注目を集めています。 RAG は、その名の通り、外部知識ベースから関連情報を検索し、それを LLM の入力に組み込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する手法です。この手法には以下のような重要な利点があります。 最新情報の反映: LLM の学習データの制限を超えて、最新の情報を回答に反映させることができる。 ドメイン特化: 特定の分野や組織固有の情報を容易に組み込むこ
GPT-4にお礼を言わなくても回答は向上する「プロンプト26の原則」アブダビの研究者グループが発表 | Ledge.ai
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これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
AIにニュースの収集を任せている方法（GPT-4からSlack投稿） - toyoshiの日記
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』 | AIDB
関連研究 ■GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト ■LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト ■LLMに自身のハルシネーション（幻覚）を「自覚」させ、減らす方法 従来の課題 手作りのプロンプト戦略 現在、プロンプトエンジニアリングの分野で広く用いられているChain-of-Thought（CoT）やその派生テクニックは、基本的には手作りです。特定のタスクや問題に対して最適なプロンプトを設計する際に、人の専門家が手動でプロンプトを生成しています。 自動化の必要性 手作りのアプローチは効果的である場合も多いですが、スケーラビリティに欠けるという問題があります。大規模言語モデル（LLM）が多様なタスクで使用される現代においては、プロン
The Full Stack - LLM Bootcamp - Spring 2023
What are the pre-requisites for this bootcamp? Our goal is to get you 100% caught up to state-of-the-art and ready to build and deploy LLM apps, no matter what your level of experience with machine learning is. Please enjoy, and email us, tweet us, or post in our Discord if you have any questions or feedback! Learn to Spell: Prompt Engineering High-level intuitions for prompting Tips and tricks fo
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Best Practices for LLM Evaluation of RAG Applications