RAG完全ガイド:文書を取得してから回答する
Spring AIを使ったRAGパイプラインの構築:文書の分割、埋め込み生成、ベクトル検索、プロンプトの組み立て、各ステップのテスト実装まで
Spring AIを使ったRAGパイプラインの構築:文書の分割、埋め込み生成、ベクトル検索、プロンプトの組み立て、各ステップのテスト実装まで
LLMは企業の機密データを自動的には知ることができません。この記事はRAGの仕組み、retrievalがいかに回答品質を決めるか、実行可能なJavaの例を説明します。
RAGでのフラットサーチはO(n)で完全に正確ですが、データが大きくなるとコストがかさみます。本記事ではIVF、nprobeパラメータ、recallと速度のトレードオフについてJavaで実装例を交えて解説します。
embeddingがテキストをベクトルに変え、意味的なマッチングを可能にする方法を学び、実行可能なJavaの例でRAGに適用します。
段落検索で良い結果を得ることは、質問への答えを得ることと同じではありません。本記事では、rerank、ハイブリッド検索、grounding を組み合わせ、LLM が証拠に基づいた回答を提供し、データが不足している場合は回答を拒否できるようにするパイプラインの実装方法を解説します。