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

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