RAGで文書検索の精度を上げるには、複数の埋め込みモデルを使う

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misshiki “RouterRetrieverという手法のキモは、「どの埋め込みモデルを使うの最適か」を、動的に判断するための仕組み。例えばユーザーの質問が医療関連のときはこのモデル、...という形で、常に一番精度の高いモデルを使う。”

自然言語処理

2024/09/18 リンク

morimop なるほど…

2024/09/17 リンク

tworks RAG

2024/09/17 リンク

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RAGで文書検索の精度を上げるには、複数の埋め込みモデルを使う

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供している... 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Router Retriever」という手法について、ざっくり理解します。この記事は何 RAGを実装するエンジニアが困りがちなのは、大量の文書から「いかに、ソースとなる正しい文書を検索してくるか」という検索部分です。この記事では、そういった文書検索の精度を上げるための手法である「RouterRetriever」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。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。（注：前提として、今回の手法はちょっとディープです。これまでRAGをやってきたエンジニアで、「RAGの文書検索って難しい」と感じたことがある方にだけ刺さる内容

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Makeneko2024/11/13
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wizluck2024/09/18
cutc-mt2024/09/18
watatakahashi2024/09/18
mushroomslider2024/09/18
uehaj2024/09/18

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