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RAGの精度改善するために何があるかを学びました。基本系のNaive RAGを知っている人向けの記事です。 方法が多すぎるので、Youtubeの「RAG From Scratch」を中心に少し整理してみました。LangChainをよく使っているので、LangChain出典が多いです。 全体像 まずは、RAGの全体像。Indexingが同じ流れにあるのが少しわかりにくいのですが、実行タイミングとしてはRAGの前準備としてやっておきます。 画像出典: RAG from scratch: Overview もう少し粒度を細かくした図です。 画像出典: RAG from scratch: Overview 表形式で分類します。Generationだけ少し特殊です。 大分類 中分類 内容

ライフハッカー・ジャパン （著者：Jeff Haden、翻訳：長谷睦（ガリレオ）） Aug. 08, 2024, 03:00 PM キャリア 130,556 グーグル（正確にはその親会社のアルファベット）は2023年1月、約1万2000人をレイオフする長期計画を発表しました。これは、全従業員の6％に相当する数です。 グーグルの幹部が｢従業員は我が社のもっとも大切な財産です｣というようなことを言っているのを聞いたら、そのあまりの言行不一致ぶりに目を剥いても無理ないでしょう。 しかし、同社が従業員をもっとも大切な財産と考えていることは確かなのです。 グーグルの人事部門は長年にわたり、従業員の職場での生活に関してありとあらゆる側面を分析し、生産性やイノベーション、エンゲージメントの向上に取り組んでいます。 その一例が今回紹介する｢最高のチームをつくる方法｣の分析です。 グーグルも大半の企業と同様