RAG
検索拡張生成の仕組みと、組み込み、ベクトルデータベース、リソートがエンタープライズナレッジベースのQ&Aで果たす役割を説明してください。
RAGは検索拡張生成であり、大規模モデルがメモリに頼るのではなく、外部ソースから証拠を探して回答できるようにします。ここでは、RAGの基本的なプロセスと、組み込み、ベクトルデータベース、再順序モデルがそれぞれ何を扱うかを知識ベースのQ&Aで解説し、チームが検索やスライシングの迂回路を避けるのに役立ちます。
ベクターデータベースとは何ですか? 通常のデータベースとどう違うのですか?
ベクターデータベースは、ベクターデータの保存、インデックス作成、クエリに特化したデータベースです。 通常のデータベースは、注文番号がどれだけ等しいかのような正確なフィールドベースのクエリに優れています。 ベクターデータベースは、どの文書セグメントが最もこの問題に近いかなど、類似性でクエリを行うのに優...
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埋め込みとは何か? なぜAIは意味論で検索できるのか
埋め込みとは、テキスト、画像、音声、その他のコンテンツをデジタルベクターの列に変換することと理解できます。 AIが意味論で検索できるのは、キーワード検索のように単語ごとに一致しているからではなく、ベクトル空間で似た意味が近いからです。 わかりやすい例です ユーザーが「返品方法」で検索すると、「アフタ...
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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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