RAGとは何ですか? なぜナレッジベースのQ&Aは検索なしではできないのか
RAGは検索拡張生成(Retrieval-Augmented Generation)の略で、中国語では一般的に検索拡張生成(Retrieval-Augmented Generation)と呼ばれます。 その核心は、モデルがすべての情報を記憶することではなく、まず外部の知識ベースで関連するコンテンツを...
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ナレッジベースQ&A
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リランカーとは何ですか? なぜ知識ベースがまだ正確でないのでしょうか?
リランカーは「二次選択結果」を担当するリトリーバルシステムの層です。 通常は初期リコール後に表示され、「全ルック関連」セグメントの並べ替えで、最も関連性の高いコンテンツを優先しようとします。 多くの知識ベースシステムは検索されませんが、後ろの行が間違っていて、モデルが最適でない素材を消費してしまい、...
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なぜPDFをアップロードした後もAIは間違えるのでしょうか? 問題は通常モデル自体ではなく、OCR、レイアウト、ダイシングにあります
PDFをアップロードした後もAIは間違った回答を出し、問題はモデルがそれを読めるかどうかではなく、得られる「きれいなテキスト」とは全く違うことが多いです。 PDFはしばしば機械用のタイポグラフィコンテナであり、スキャン画像、二重列レイアウト、スプレッドシート、ヘッダーやフッター、読書順序の乱れなどが...
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なぜ知識ベースの質問はいつも質問に答えるのでしょうか? ダイシング、リコール、コンテキストスプライシングで何か問題が起きることが多いです
知識ベースのQ&Aは疑問ではなく、モデルが突然バカになるのではなく、資料が検索リンクの前で歪んで入力されるのです。 最も一般的な3つの問題は、切り込みすぎたり乱雑にカットされたりすること、不正確なリコール結果、そして文脈における内容の順序や境界線の誤りです。 モデルは与えられた材料に基づいてしか答え...
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Cozeはスマートなカスタマーサービスに向いていますか? どのシーンがやる価値があり、どれが急がなくてもいいのか
Cozeはインテリジェントなカスタマーサービスに非常に適していますが、どのようなカスタマーサービスについて話しているかを話している場合に限ります。 FAQの回答、知識の問い合わせ、フォームのガイダンス、チケットのトリアージを解決したい場合、Cozeのようなプラットフォームが通常適しています。 しかし...
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