本記事では、よく聞く「Self-RAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法として昨年発表された「Self-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 この論文は「CRAG」[2]など、最近出ている別のRAGアーキテクチャにも影響を与えているので、理解する価値がありそうです。 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 RAGの性能を高めるための新しい手法です。ワシントン大学などの研究者によって2023年10月に提案されました。Self-RAGという手法を使うメリットは、回答品質を上げられること、ハルシネーション(幻覚)を減らせるこ
![RAGの性能を高める「Self-RAG」を3分で理解する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a09042210a929263f9f4322aae6de8580986f279/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--GUc0ZFwB--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3ARAG%2525E3%252581%2525AE%2525E6%252580%2525A7%2525E8%252583%2525BD%2525E3%252582%252592%2525E9%2525AB%252598%2525E3%252582%252581%2525E3%252582%25258B%2525E3%252580%25258CSelf-RAG%2525E3%252580%25258D%2525E3%252582%2525923%2525E5%252588%252586%2525E3%252581%2525A7%2525E7%252590%252586%2525E8%2525A7%2525A3%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3AAtsushi%252520Kadowaki%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly96ZW5uLmRldi9pbWFnZXMvZGVmYXVsdC1wdWJsaWNhdGlvbi1hdmF0YXIucG5n%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3A%2525E3%252583%25258A%2525E3%252583%2525AC%2525E3%252583%252583%2525E3%252582%2525B8%2525E3%252582%2525BB%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%2525B9%252520-%252520AI%2525E7%25259F%2525A5%2525E8%2525A6%25258B%2525E5%252585%2525B1%2525E6%25259C%252589%2525E3%252583%252596%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252582%2525B0%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzRlMjk5Y2IwN2IuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)