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langchainのアップデートで追加された"Contextual Compression Retriever"を使用して,200ページ超のwebページを読みこませたQ&Aボットを作成する - Qiita
langchainのアップデートで追加された"Contextual Compression Retriever"を使用して,200ページ超のwebページを読みこませたQ&Aボットを作成するOpenFOAMOpenAIChatGPTlangchain記事投稿キャンペーン_ChatGPT TL;DR OpenFOAMというCFDライブラリのユーザーガイド(総209ページ)をopenai embeddingsを用いて埋め込み生成した。 生成した埋め込み生成をContextualCompressionRetrieverで圧縮した。 圧縮した埋め込みをRetrievalQAで指定し、Q&Aボットを作成した。 結果として、破綻なく回答できている印象 使用したホームページ 今回はCFDライブラリのOpenFOAMのユーザーガイドを使用しました。(https://doc.cfd.direct/openfo
GitHub - curusarn/resh: RESH ❯❯ Contextual shell history for zsh and bash
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For an AI model to be useful in specific contexts, it often needs access to background knowledge. For example, customer support chatbots need knowledge about the specific business they're being used for, and legal analyst bots need to know about a vast array of past cases. Developers typically enhance an AI model's knowledge using Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG is a method that retrieve
Accessing contextual information about workflow runs - GitHub Docs
About contexts コンテキストは、ワークフローの実行、変数、ランナーの環境、ジョブ、ステップに関する情報にアクセスする方法です。 Each context is an object that contains properties, which can be strings or other objects. コンテキスト、オブジェクト、プロパティは、ワークフローの実行条件によって大きく異なります。 For example, the matrix context is only populated for jobs in a matrix. You can access contexts using the expression syntax. For more information, see "Evaluate expressions in workflows and ac
LangChainの新機能Contextual Compression Retrieverを試す｜mah_lab / 西見 公宏
Q&Aチャットボットのようなシステムを作成するとき、ユーザーの問い合わせに関連した情報をプロンプトに埋め込んで精度の高い回答を返す、といった仕組みはもはや一般的だと思います。 https://blog.langchain.dev/improving-document-retrieval-with-contextual-compression/その上で、関連情報を取り出す仕組みとしてベクトルDBの利用が一般的になってきていますが、抽出した文章が必ずしも質問に対して適切な情報源になっているとは限らない可能性はあります。類似度から算出して似ていると評価されていても、文脈が違うケースもあったりするのではないでしょうか。 先日（4/21）追加されたContextual Compression Retrieverはまさにこの問題を解決するためのもので、ベクトルDBなどから抽出した情報の評価を行い、更に
# TSKaigi 2024/05/11 トラック 2 LT 12:10~13:10 TypescriptでのContextualな構造化ロギングと社内全体への導入！ # 概要 Pino+AsyncLocalStorageによってStructured LoggingとContextual L…
LangChainにContextual Compressionという抽象化が追加されました。概要は以下にあります。 Contextual Compressionは「インデックスするドキュメントのテキスト」と「プロンプトに含めるコンテキストとしてのテキスト」の性質が異る点に注目して、ドキュメント検索の後処理としてプロンプトに含めるテキストの内容に変換処理をかけて改善します。 前提知識 「LLMに質問の答えを生成してもらうためにコンテキストとして事前に検索したテキストをプロンプトに挿入する」という大枠の仕組みさえ知っていればokです。 最近読んだ以下のスライドが分かりやすかったです。 使うRetriever ドキュメント取得のRetrieverにはChatGPT Retriever PluginsをLangChainでデバッグするで作ったRetriverを利用します。 「最近話題になった英語
GitHub - JiahuiYu/generative_inpainting: DeepFill v1/v2 with Contextual Attention and Gated Convolution, CVPR 2018, and ICCV 2019 Oral
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Today, we’re announcing RAG 2.0, our approach for developing robust and reliable AI for enterprise-grade performance. Unlike the previous generation of RAG, which stitches together frozen models, vector databases, and poor quality embeddings, our system is optimized end to end. Using RAG 2.0, we’ve created our first set of Contextual Language Models (CLMs), which achieve state-of-the-art performan
The Information Systems Academic Discipline in Pacific Asia: A Contextual Analysis
Abstract This paper serves as an introduction to, and contextual analysis for, the overarching study titled "The Information Systems Academic Discipline in Pacific Asia" reported in this special edition of the Communications of the AIS. This paper describes the genesis of the study; reflects on prior literature on the state of IS; discusses the theory underpinning the individual case studies; and
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Introducing Contextual Retrieval
TypescriptでのContextualな構造化ロギングと社内全体への導入
LangChainのContextual Compressionがどのようにコンテキストを圧縮しているのか
Introducing RAG 2.0 - Contextual AI
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