共有
  • 記事へのコメント4

    • 注目コメント
    • 新着コメント
    その他
    ookitasaburou
    “LLMを用いて最適な検索を実現する手法「BookRAG」について紹介しました。”

    その他
    misshiki
    “「BookRAG」はツリー構造データとナレッジグラフを組み合わせたうえで、検索に利用可能な処理を11種類作成し、検索時に適切な処理を選択することで高い精度を実現できる手法となっています。”

    その他
    hirorinya
    ほーやってみるか(なにかあるかな

    その他
    mkusaka
    BookRAGの概要を解説。BookIndexでツリー構造+ナレッジグラフ+GT-Linkを構築し、11種の検索操作で複雑な質問の精度を向上するが、トークンコストは約10倍と説明

    その他

    注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

    アプリのスクリーンショット
    いまの話題をアプリでチェック!
    • バナー広告なし
    • ミュート機能あり
    • ダークモード搭載
    アプリをダウンロード

    関連記事

    RAGで非構造データを整理する手法「BookRAG」

    導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。 今回は、非構造データから構造データとナレ...

    ブックマークしたユーザー

    すべてのユーザーの
    詳細を表示します

    同じサイトの新着

    同じサイトの新着をもっと読む

    いま人気の記事

    いま人気の記事をもっと読む

    いま人気の記事 - テクノロジー

    いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む

    新着記事 - テクノロジー

    新着記事 - テクノロジーをもっと読む

    同時期にブックマークされた記事

    いま人気の記事 - 企業メディア

    企業メディアをもっと読む