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chatとLLMに関するokyawaのブックマーク (1)

  • OpenAIのAPIを使って自社ブログ(DevelopersIO)の記事をベクトル検索するボットをつくってみた | DevelopersIO

    はじめに 新規事業統括部の山です。 OpenAI APIをはじめとしたAIの言語モデル(Large Language Model:以下、LLM)を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMは学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答できません。そのため、例えば社内の文章ファイルに関する質問に回答するチャットボットを作成しようとしても、質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が(当然ながら)得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation(以下、RAG)という手法がよく使用されます。RAGでは、 ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索する その文章をLLMへの入力(プロンプト)にプラスして渡す というフローにすることで、LLMが学習して

    OpenAIのAPIを使って自社ブログ(DevelopersIO)の記事をベクトル検索するボットをつくってみた | DevelopersIO
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