医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏） | AIDB
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GraphRAG: A new approach for discovery using complex information
Editor’s note, Apr. 2, 2024 – Figure 1 was updated to clarify the origin of each source. Perhaps the greatest challenge – and opportunity – of LLMs is extending their powerful capabilities to solve problems beyond the data on which they have been trained, and to achieve comparable results with data the LLM has never seen. This opens new possibilities in data investigation, such as identifying them
Welcome to GraphRAG
👉 Microsoft Research Blog Post 👉 GraphRAG Accelerator 👉 GitHub Repository 👉 GraphRAG Arxiv Figure 1: An LLM-generated knowledge graph built using GPT-4 Turbo. GraphRAG is a structured, hierarchical approach to Retrieval Augmented Generation (RAG), as opposed to naive semantic-search approaches using plain text snippets. The GraphRAG process involves extracting a knowledge graph out of raw text
第12回 LLM 勉強会
2024年8月27日（火）に国立情報学研究所にて第12回 LLM 勉強会を開催しました。 プログラム LLM-jp 状況報告（黒橋） 実環境インタラクションWG (尾形）[資料] コーパス構築WG（河原）[資料] 評価・チューニングWG（宮尾）[資料] 安全性WG（関根）[資料] マルチモーダルWG（岡崎）[資料] モデル構築WG（鈴木）[資料] Beyond English-Centric LLMs: What Language Do Multilingual Language Models Think in?（Qianying Liu/NII）[資料] Web上の記事クローリングと著作権侵害（柿沼太一/STORIA法律事務所) [資料] 参加者 現地19名・オンライン120名程度
RAGを専門用語に強くする手法「Golden-Retriever」
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Golden-Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「Golden-Retriever」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。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Golden-Retrieverは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を、業界特有の用語・社内用語を含むような質問に強くするための手法です。カリフォルニア大学の研究者らによって2024年8月に提案されました。 従来のRAGシステム
話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察
初めまして。経営企画本部AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は本年度、AI推進室という新組織を発足させ、主に生成AIについての社内の利用促進、およびユーザーへ生成AIを活用したソリューションの提供を進めるべく、新技術の展開や検証を行っています。 今回は、最近話題となっている、Microsoftが発表したRAG（Retrieval Augmented Generation）技術であるGraphRAG ⧉について、元となる論文やブログ記事、GitHubのコードを元に内部の構造を解析し、さらに現時点でどの程度実用的かを考察していきます。 GraphRAGとは GraphRAGは、ナレッジグラフと生成AIの技術を組み合わせることで、従来のRAGでは対応が難しかった問い合わせに回答できるようになったRAGです。2024年2月にMicrosoftによって発表 ⧉され、その後、2024年7月にリ
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The technology behind Amazon’s GenAI-powered shopping assistant, Rufus
RAG Evaluation
The Needle In a Haystack Test
Rank and rerank documents with RAG | Vertex AI Agent Builder | Google Cloud
Vertex AI APIs for building search and RAG experiences | Vertex AI Agent Builder | Google Cloud
RAG and grounding on Vertex AI | Google Cloud Blog
GitHub - CharlieDDDD/AISurveyPapers: Large Visual Language Model(LVLM), Large Language Model(LLM), Multimodal Large Language Model(MLLM), Alignment, Agent, AI System, Survey
Multimodal RAG: Chat with Videos - DeepLearning.AI
https://x.com/AndrewYNg/status/1834268475243856342
GitHub - microsoft/graphrag: A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system
📝 Guest Post: RAG Evaluation Using Ragas*
Lessons from the Frontlines of AI Training
GraphRAG: Design Patterns, Challenges, Recommendations
注目の生成AI関連技術「Knowledge Graph」で、桃太郎の物語を視覚化してみよう【イニシャルB】
