本記事では、RAGの性能を高めるための「REBEL」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法である「REBEL」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは?」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー REBEL (RErank BEyond reLevance) は、RAGの精度を上げるための新しい手法です。MicrosoftとScale AIの研究者らによって2025年3月に提案されました。 通常のRAGでは、リランキングという手法がよく使われます。これは何かというと、ベクトル検索で取ってきた文書を「ユーザーの質問との関連性」で並び替え、上位のX件をLLM
