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@7shi

RAG の実践的な資料

Last updated at Posted at 2024-02-09

RAG に関する資料をメモ的にまとめます。

概要

触ってみる

OpenAI を使った記事です。シンプルにまとまっていて、利用例としてイメージが湧きやすいです。

プロンプトに関連情報を埋め込みます。

prompt = PromptTemplate(
    template="""
    文章を前提にして質問に答えてください。

    文章 :
    {document}

    質問 : {question}
    """,
    input_variables=["document", "question"],
)

このように書かれています。

「何を抽出するか」と言うところがRAGで一番難しいところである。

これについては以下の記事が詳しいです。

ローカル LLM

Azure

手法など

HippoRAGが従来のRAGと大きく違う点は、ベクトルデータベースやコサイン類似度による検索を強いない点です。これはかなり大きい特徴です。HippoRAGのポイントは、ナレッジグラフを活用した（ベクトルDBを使わない）RAGである点・ナレッジグラフを賢く更新する点です。

情報検索

Retrieval（情報検索）はベクトル検索に限定されない一般の検索技術

巨大コンテキストウィンドウ

LLM

発言埋め込み

X の発言は URL を書くだけで埋め込めますが、中身が表示されるまでタイムラグがあるため blockquote で埋め込んでいます。

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