[B! RAG] jassmazのブックマーク

jassmaz id:jassmaz

RAGに関するjassmazのブックマーク (3)

ゼロからRAGを作るならこんなふうに
どんな人向けの記事？これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたいベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたいここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である
jassmaz 2024/08/16
RAG

AI

LLM

人工知能
リンク
GraphRAGシステムの使い方：初心者向け完全ガイド - Sun wood AI labs.2
GraphRAGのインストールまずは、GraphRAGをインストールしましょう。Pythonの環境（バージョン3.10から3.12）が必要です。 !pip install graphrag ├── create_final_community_reports ├── create_final_text_units ├── create_base_documents └── create_final_documents �[?25h �[32mAll workflows completed successfully.�[0m MS公式のGraphRAGに挑戦中。。。 indexに時間がかかってます。。。 https://t.co/CG3M6tMiO4 pic.twitter.com/cDgxxTnbtl — Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) Jul
jassmaz 2024/07/11
RAG

AI

技術

開発
リンク
Microsoft、RAGの機能を拡張、強化させたGraphRAGを一般利用可能に | gihyo.jp
Microsoft⁠⁠、RAGの機能を拡張⁠⁠、強化させたGraphRAGを一般利用可能に Microsoftは2024年7月2日、LLMが生成する出力の精度を向上させるために利用するRAG（検索拡張生成）の機能を拡張/強化した「GraphRAG」をGitHub上で公開した。 GraphRAG: New tool for complex data discovery now on GitHub -Microsoft Research Blog Welcome to GraphRAG RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、ユーザーのクエリに基づいて特定の分野や組織の内部ナレッジベースの情報を検索し、その結果を参照してAIの回答に組み合わせる技術。モデルを再トレーニングすることなく、これらの情報を生成結果に即座に反映できる。一方、通常のRAG
jassmaz 2024/07/05
RAG

AI
リンク
1