ゼロからRAGを作るならこんなふうに

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ゼロからRAGを作るならこんなふうに

どんな人向けの記事？これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリ... どんな人向けの記事？これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたいベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたいここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。そんな理解が世界に広まっていく中で、企業は自らが蓄えたデータをLLMに組み合わせてどう活用するか躍起になっています。これからはビッグデータだ！という時代を経ているため、情報インフラに投資した企業も多く、AIでデータを活用する流れはもはや確定路線と言えます。この問題を解決する手法として一番最初に思いつくのは、モデル自体を改変するファインチューニングです。しかし、ファインチューニングにはいくつかの実用上の問題があります。ファインチューニング自体に専門知識が必要である

T-norf 良記事だけど、入力 “GPT4o が $5 /1M token”は、2024/8/8に値下げがあって半額に下がってるよん。あと、GPT-4oの方が日本語のトークン効率が数割良く、出力/tokenも安くなった。あとはGraphRAG、リランキング以外まで手を出すか

2024/08/15 リンク