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Generative AI for Kritaã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ペインティング機能を実行ã—ã¦ã„ã‚‹ç”»é¢ã€‚å·¦ãŒç†è€…ãŒæã„ãŸè½æ›¸ã。å³ãŒã€ãã®ç”»åƒã‚’線画（Scribble）ã¨ã—ã¦AI生æˆã—ãŸç”»åƒ 11月13日掲載ã®è¨˜äº‹ã€Œçˆ†é€ŸåŒ–ã™ã‚‹ç”»åƒç”ŸæˆAIã€ã§ç´¹ä»‹ã—ãŸæ–°æŠ€è¡“「Latent Consistency Models（LCM）ã€ãŒå¤§çˆ†ç™ºã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã‚Œã¯ç”»åƒç”ŸæˆAIã«2度目ã®é©å‘½ã‚’èµ·ã“ã—ãŸã€ŒControlNetã€ã«æ¬¡ã大インパクトã§ã¯ãªã„ã‹ã¨æ„Ÿã˜ã¦ã„ã¾ã™ã€‚「LCM-LoRAã€ï¼ˆLoRAã¯Stable Diffusion用ã®è¿½åŠ å¦ç¿’モデル）ãŒ11月下旬ã«ç™»å ´ã—ãŸã“ã¨ã§ã€ãƒªã‚¢ãƒ«ã‚¿ã‚¤ãƒ 生æˆã®AI機能を組ã¿å…¥ã‚ŒãŸã‚µãƒ¼ãƒ“スやアプリã®é–‹ç™ºãŒä¸€æ°—ã«é€²ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ ãªã‹ã§ã‚‚ã€ç†è€…ã«ã¨ã£ã¦ã‚¤ãƒ³ãƒ‘クトãŒå¤§ãã‹ã£ãŸã®ãŒã€ãƒšã‚¤ãƒ³ãƒˆã‚½ãƒ•ãƒˆã€ŒKritaã€å‘ã‘ã«é–‹ç™ºã•ã‚ŒãŸã€ŒGenerative AI for Kritaã€ã€‚Kritaã¯ã‚¹ã‚¦ã‚§ãƒ¼
A Guide on 12 Tuning Strategies for Production-Ready RAG Applications
This article covers the following “hyperparameters†sorted by their relevant stage. In the ingestion stage of a RAG pipeline, you can achieve performance improvements by: Data cleaningChunkingEmbedding modelsMetadataMulti-indexingIndexing algorithmsAnd in the inferencing stage (retrieval and generation), you can tune: Query transformationsRetrieval parametersAdvanced retrieval strategiesRe-ranking
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