RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
社内用語集を気軽に質問できるSlackBotを作ってみた (RAGの応用アプリ) - ABEJA Tech Blog
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（GitHub : @Yagami360）です。 LangChain を使用すれば、RAG [Retrieval Augment Generation] を使用した LLM アプリケーションを簡単に作成できるので便利ですよね。 今回 LangChain での RAG を使用して、LLM が学習に使用していない特定ドメインでの用語を応答する Slack ボットをさくっと作ってみたので共有します。 本コード一式は、以下の GitHub レポジトリに保管しています。 github.com 使い方 コード解説 アーキテクチャ RAG の仕組み ヒューマンインザループによる継続的品質改善 まとめ We Are Hiring! 使い方 事前準備として｛用語集スプレッドシートの作成・Slack アプリの初期設定・各種
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