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algorithmとragに関するkiririmodeのブックマーク (2)

  • http://arxiv.org/pdf/2212.10496

    kiririmode
    kiririmode 2023/11/12
    HyDEの論文。HyDEでは、質問に対してLLMで仮想ドキュメントを生成した上で、その文書とナレッジベースとの関連を計算する形でretrievalを行う
  • RAGにおけるドキュメント検索精度向上について(概要編)

    はじめまして。損害保険ジャパン株式会社 DX推進部の眞方です。普段はリードエンジニアとして、新しいサービスのアーキテクチャ検討からローンチまでの作業や、新規技術を用いたアプリのプロトタイプ実装などを行なっています。 弊社では、LLM(Large Language Models)を活用したアプリケーションの開発を積極的に検討し、既に社内でいくつかのプロトタイプをローンチしています。 記事では、その最も一般的?なユースケースの一つとも言えるRAG(Retrieval Augmented Generative)の構築において、ドキュメント検索精度の向上にどのように取り組んだ内容の概要を紹介させていただきます。実際の詳細な手法および結果については、別記事(実践編)で解説予定です。 はじめに RAGとは? この記事を読まれている方の中にはご存知の方も多いでしょうが、RAGとはRetrieval A

    RAGにおけるドキュメント検索精度向上について(概要編)
    kiririmode
    kiririmode 2023/11/12
    RAGでのドキュメント検索精度を向上するためのさまざまな手法の紹介。対象ドキュメントをサマリしておいたり、質問の方を拡張したり(HyDE含む)、関連文書をre-rankingしたり。
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