大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
ググることは、すべてのデベロッパーにとって最も重要なスキルの1つです。知っておくと便利なGoogle検索のテクニックを紹介します。 完全一致の""はよく使用しますが、..や*は知りませんでした、便利ですね。他にも便利なのがあれば、ツイートなどで教えてください。 Use Google like a pro by Marko Denic 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 以下に紹介する方法は、それぞれを組み合わせて使用することもできます。 "what is javascript" Google検索でキーワードをダブルクォーテーション（""）で囲むと、完全一致検索をします。
Open Source Alternative to Algolia + Pinecone Easier To Use Alternative to Elasticsearch Meticulously engineered for performance & ease-of-use. Typesense is a modern, blazing-fast, developer-friendly, open source search engine. It uses cutting-edge algorithms that take advantage of the latest advances in Hardware Capabilities & Machine Learning.
※ 2021年1月22日(金)更新 2021-01-22 10:55 @zeatan さんからの編集リクエストを受け付けました。: not reflect(ed)について ・ "-" について ※ 2021年1月23日(土)更新 2021-01-23 13:25 Googleability を高める Cheat Sheet に語彙を追加しました。 : custom ・ pass について ※ 2021年1月24日(日)更新 2021-01-24 19:36 Googleability を高める Cheat Sheet に語彙を追加しました。 : not smooth について ※ 2021年1月25日(月)更新 2021-01-25 11:32 Googleability を高める Cheat Sheet に語彙を追加しました。 : bad performance について きっかけ 今朝
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
