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
Data Contractに向けたProtocol Buffersの調査 - yasuhisa's blog
背景: データ品質を担保するにはデータソースの品質が重要 データソースの品質を担保する手段としてのData Contract Data Contractの表現方法の一つとしてのProtocol Buffers Data ContractとしてProtocol Buffersを使う データの入出力を一箇所に集約、Protocol Buffersで抑えるパターン ストレージのスキーマをProtocol Buffersで抑えるパターン 発展的な話題 & 読書会の案内 参考文献 背景: データ品質を担保するにはデータソースの品質が重要 私はデータエンジニアをしており、DWHやデータマートのデータ品質について考えることが多い。BigQueryなどにデータが取り込まれた後のレイヤリングやテスト、改善に向けたデータ品質の可視化について、以前発表した。 データが取り込まれた後の整理は進んでいるものの、やは
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