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衆院選
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「GraphRAG」は、Microsoft Researchによって提案された知識グラフを利用した新たな検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation; RAG）手法です。知識グラフを利用することでRAGの検索部分を改善し、従来のベクトルベースの手法に比べてより関連性の高いコンテンツを取得することができるとされます。 今回はLangchainで紹介されている方法で GraphRAG を実装し、実際にいくつかの質問をして精度を検証していきます。 参考： GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data - Microsoft Research[1] GraphRAG の特徴 GraphRAGはLLMを用いてドキュメントから知識グラフを構築し、グラフに基づいた検索を行うRAG手法です。この手法では
Microsoft ResearchによってGraphRAGのライブラリが公開されました。GraphRAGは知識グラフを利用した検索拡張生成Retrieval Augmented Generation; RAG手法です。 知識グラフを利用することでRAGの検索部分を改善し、従来のベクトルベースの手法に比べてより関連性の高いコンテンツを取得できるとされます。 今回は公開されたMicrosoftのGraphRAGと以前から公開されていたLangchainによる知識グラフを活用したRAG手法を比較し、どのような違いがあるかを検証していきます。 参考：Welcom to GraphRAG[1] Microsoft GraphRAG の特徴 GraphRAGはLLMを用いてドキュメントから知識グラフを構築し、クエリに着目した要約(Query-Focused Summarization; QFS)を行
Segment Anything Model（SAM）を使いこなそう！パラメータ設定のポイントも徹底解説 こんにちは、皆さん！株式会社調和技研の研究開発部内の「画像系AI」グループにてお客様のAIの開発・導入支援を担当していますTakuma Suzukiです。 今回は新しい画像セグメンテーション（画像を分析するとき、人、建物、車など、画像の中にある物体や領域を識別し分割すること）モデルとして注目されている『Segment Anything Model（以降SAM）』について調査した内容をご紹介します。 SAMとは？セグメンテーションのための基盤モデルSAMは、Segment Anything Modelの略称で、Meta社が2023年4月5日に公開したセグメンテーションのための基盤モデル（foundation model）です。SAMを使用することで、ファインチューニングなしであらゆる物体
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