RAG入門: 精度改善のための手法28選 - Qiita
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
GPTsより精度の高いRAGシステムの構築
2 松本 和高 株式会社エクスプラザ リードエンジニア X: _mkazutaka Github: mkazutaka 18年にバックエンドエンジニアとしてメルカリに入社。そ 後、ミラ ティブ、フリーランスを得て株式会社エクスプラザに所属。フロント エンドからバックエンドまで幅広く開発しています。 Code生成系AIと相性がいい 関数型なんじゃないかと 思って関数型プログラミングを勉強したりしています。 CONFIDENTIAL INFORMATION: Not for Public Distribution - Do Not Copy 3 株式会社エクスプラザ （EXPLAZA, Inc.） 会社名 プロダクト 力で、豊かな暮らしをつくる ミッション 代表取締役CEO 高橋一生 代表者 2020年07月03日 設立 東京都港区六本木4丁目8-5 和幸ビル 所在地 会社概要
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