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。RAG の基本プロセスと、Embedding・ベクトルデータベース・リランクモデルが知識ベース Q&A でそれぞれ何を担うかを押さえると、チームは検索やスライシングの回り道を避けられます。
RAGとは何か？ファインチューニング・プロンプトエンジニアリングとの違い
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、大規模言語モデルに回答の前に資料を調べさせる技術です。モデルは回答を生成する前に、外部のナレッジベースから質問に関連する内容を検索し、その内容を根拠として回答を書きます。LLMの2つの持病――学習データに期限が...
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AIが提示したURLが開けないときの対処法：でっち上げか、本当に無効かを見極める
AIが提示したURLが開けない場合、その多くはモデルが作り出したものです。純粋なチャット型のAIには実在するURLのデータベースがあるわけではなく、リンクは「それらしく見える形」で生成されているため、ページ自体が最初から存在しないことがあります。少数派として、ページが実際に削除されていたり、ログイン...
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コンテキストウィンドウは大きければいいわけではない：1Mトークンの裏にある注意機構のコストと3つの誤解
コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に「見る」ことができるトークン総量の上限です。プロンプト、会話履歴、検索で取得した資料、そしてモデル自身がすでに出力した返答まで、すべてが順番に一つの系列に並べられます。ウィンドウの大きさが決めるのはモデルの「作業台」の広さであり、賢さではありません。1Mトー...
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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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