「Agentless」という最新手法。LLMの新しい使い方。

2024/12/10 136 users エージェントレス LLM Rag 生成AIエージェント 手法

本記事では、最近流行りの「生成AIエージェント」に替わる「Agentless」（エージェントレス）という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、ソフトウェア開発自体を自動化する際の新しい手法「Agentle... 続きを読む

LLMの思考の性能をモンテカルロ木探索で引き上げる

2024/12/04 12 users LLM 須藤英寿 タスク モンテカルロ木探索 数学

導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しております。 今回は、推論ステップをモンテカルロ木探索を用いて導き出し、複雑なタスク(例えば、数学の問題を解くなど)での性能を大幅に引き上げる手法、「HiAR-ICL」について解説します。 ... 続きを読む

WebページをRAGしたい時の精度向上手法「HtmlRAG」

2024/11/26 9 users Rag 論文 手法 回答精度 性能

本記事では、RAGの性能を高めるための「HtmlRAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、WebページをRAGしたい時に回答精度を上げる「HtmlRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたもの... 続きを読む

RAGが「複雑な質問に弱い問題」を解決する「Plan×RAG」

2024/11/12 110 users Rag 文脈 論文 手法 性能

本記事では、RAGの性能を高めるための「Plan×RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGの文脈消える問題を克服する新手法「Plan×RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたもので... 続きを読む

SimRAGで専門分野にも強いRAGを作る

2024/11/05 8 users LLM 須藤英寿 RAGシステム 専門分野 ドキュメント

導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 今回は、ドキュメントを活用して専門分野に強いRAGを構築できるSimRAGについて紹介します。 サマリー SimRAGは、専門分野に関... 続きを読む

RAGの「文脈が消える問題」を解決する「LongRAG」

2024/10/29 100 users Rag 文脈 論文 手法 性能

株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「LongRAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGの文脈消える問題を克服する新手法「LongRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです... 続きを読む

RAGを社内用語に強くするチャンク分割の手法「MoGG」

2024/10/01 9 users Rag 生成AI ドキュメント エンタープライズ向け 手法

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「MoGG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、社内用語が多く含まれるドキュメントでもRAGの性能を高くするための手法「Mo... 続きを読む

RAGの精度と速度を同時に向上「DIVA」による曖昧さ対策

2024/09/10 18 users Rag LLM DiVA 精度 速度

導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 この記事では、曖昧な質問に対する回答の精度を高め、さらに処理速度を大幅に改善した手法「DIVA」について紹介します。 サマ... 続きを読む

RAGの「ベクトル検索」の弱みを、ナレッジグラフで補う

2024/09/03 84 users Rag 弱み ナレッジグラフ RAGシステム 生成AI

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「HybridRAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「HybridRAG」の論文[1]に... 続きを読む

RAGを専門用語に強くする手法「Golden-Retriever」

2024/08/20 18 users Rag RAGシステム 生成AI エンタープライズ向け 手法

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Golden-Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「Golden-Retriever... 続きを読む

RAGで複数のLLMを使う「Speculative RAG」の解説

2024/07/23 5 users LLM Rag 生成AI 論文 エンタープライズ向け

株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、「Speculative RAG」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、複数の言語モデルを利用してRAGの回答精度を上げる手法である「Speculative RAG」の論文[... 続きを読む

RAGに質問分類させる「Adaptive-RAG」の解説

2024/04/30 13 users Rag RAGシステム 生成AI 論文 コスパ

本記事では、「Adaptive-RAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、Adaptive系で現在、最も「コスパ」が良いとされる「Adaptive-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめた... 続きを読む

RAGを複雑な質問に強くする手法「CoA」について

2024/04/16 107 users coA Rag Reasoning RAGシステム 生成AI

本記事では、「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 株式会社ナレッジセンスでは普段の業務で、生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、最近聞くようになった「Chain-of-Abstraction (CoA) Reasoning」の論文[1]について、... 続きを読む