リアルタイムの構造化データによるRAGアプリケーションのレスポンス品質の改善 - Qiita

リアルタイムの構造化データによるRAGアプリケーションのレスポンス品質の改善 - Qiita

Retrieval Augmented Generation (RAG)は、生成AIアプリケーションにおいてコンテキストとして適切なデ...概要を表示 Retrieval Augmented Generation (RAG)は、生成AIアプリケーションにおいてコンテキストとして適切なデータを提供する効率的なメカニズムです。多くのRAGアプリケーションは、ドキュメント、Wiki、サポートチケットのような非構造化データから適切なコンテキストを検索するためにベクトルインデックスを活用します。昨日、我々はまさにこの助けとなるDatabricks Vector Searchのパブリックプレビューを発表しました。しかし、適切かつパーソナライズされた構造化データを用いて、これらのテキストベースのコンテキストを拡張することで、生成AIのレスポンス品質を強化することができます。顧客が「私の最近の注文はどこですか？」と問い合わせる小売ウェブサイトの生成AIツールを創造してください。このAIは、レスポンスの生成にLLMを使う前に、この問い合わせは特定の注文に関