AutoHyDE: 次世代のRAG開発のための手法（HyDEを拡張したAutoHyDEの紹介）｜鈴木いっぺい (Ippei Suzuki)元データ: AutoHyDE: Making HyDE Better for Advanced LLM RAG | by Ian Ho | Apr, 2024 | Towards Data Science AutoHyDE：高度なLLM RAG向けにHyDEをより良くするHyDEの高度なLLM RAGに対する取り組みの紹介+ AutoHyDEの紹介：HyDEの効果、カバレッジ、適用性を向上させるためのフレームワーク はじめに情報検索増強生成（RAG）の分野では、仮説的文書埋め込み（Hypothetical Document Embeddings:HyDE）が、取得された文書の関連性を向上させるための強力なクエリ書き換え手法として証明されています。従来の検索は単に元の入力を使用して埋め込みベクトルを作成するだけでしたが、HyDEは、取得されるべき索引文書の埋め込み空間により関連性の高い埋め込
