RAGが「複雑な質問に弱い問題」を解決する「Plan×RAG」

2024/11/12 110 users 文脈 論文 手法 性能 株式会社ナレッジセンス

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

LangChain / LangGraph を活用した RAG そして AI エージェントを体験しながら学べる新著「LangChain と LangGraph による RAG・AI エージェント［実践］入門」を読んだ - kakakakakku blog

2024/11/05 14 users 新著 LangChain LangGraph 一石二鳥 入門

2024年11月9日に出版される新著「LangChain と LangGraph による RAG・AI エージェント［実践］入門」を読んだ📕 RAG そして AI エージェントとは！？という疑問に対して理解を深めることができて，実際に Python コードを実行しながら体験もできる．さらに最近の論文解説すらもあって，一石二鳥🐓いや一石三鳥って言え... 続きを読む

RAGよりも高性能で安い、生成AIの精度を高める「メニーショットICL」の威力

2024/11/01 19 users LLM 威力 生成AI 精度 グーグル

生成AI（人工知能）の精度を高める手法として、大規模言語モデル（LLM）と検索エンジンを組み合わせたRAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）の利用が盛んだ。ところが米Google（グーグル）によれば、RAGよりも性能を高めやすい手法があるのだという。「メニーショットICL（Many-Shot In-Context Learning... 続きを読む

生成AIを“自社業務に特化”させて使いこなすために　「業務利用するには回答精度が低い」真因と成果に向けた具体的ステップ

2024/10/28 7 users 生成AI 真因 回答精度 成果 ステップ

人財不足などの社会課題を背景に一層の業務効率化などが求められる中、自社業務に特化した生成AI活用が期待されている。これを受けて検索拡張生成「RAG」に取り組む企業も増えたが、「期待する回答精度には届かない、業務に使えない」という声は多い。どうすれば「想定した成果」が得られるのか。 製造や流通など、業種... 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 文脈 論文 手法 性能 株式会社ナレッジセンス

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」とは何か？　なぜ“LLMの限界”を突破できるのか

2024/10/08 10 users LLM ハルシネーション 人工知能 課題克服 限界

関連キーワード 人工知能 大規模言語モデル（LLM）を活用する上で大きな課題となるのが、ハルシネーション（事実に基づかない回答を出力すること）のリスクだ。こうしたLLMの課題克服に役立つ技術として「RAG」（検索拡張生成）が注目されている。RAGはLLMの回答精度向上にどう役立つのか。その仕組みを解説する。 なぜ... 続きを読む

GraphRAGを使った生成AIチャットアプリを作ってみた - Qiita

2024/10/05 39 users Qiita GraphRAG ノート エッジ 施策

RAGの精度向上に有効な施策としてGraphRAGという手法があります。 インプットされた文章をノードとエッジと呼ばれる要素に分解し、ノード間の関係性をグラフデータとして表現する手法になります。 例えば文章中に出てくる人物をノードとし、人物間の関係性をエッジで表現する、といったイメージです。 ベクトル検索を使... 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 生成AI ドキュメント エンタープライズ向け 手法 プロダクト

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に関する主要な論文を時系列順にまとめていく(2024年度版)｜R

2024/09/27 232 users LLM 時系列順 論文 2024年度版 事前

RAGに関する主要な論文まとめていきます。(過去の分含めて随時更新予定) 見つけたものからまとめているので、最新の2024年以降の論文多めです。 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(22/05/2022) 一言紹介❓ LLMって、事前学習された知識に関しては答えてくれるけど、最新のニュースだっ... 続きを読む

話題のGraphRAGにAWSで挑戦しよう！（LlamaIndexとNeptuneに入門） - Qiita

2024/09/23 6 users GitHub チャンク Neptune ベクトル 検索クエリー

GraphRAGとは？ Microsoft社が、以前から提唱していたRAGの新しいアプローチ「GraphRAG」のサンプル実装を7月にGitHubで公開したことから、LLM界隈で一気に話題となりました。 従来のRAGは、検索対象のドキュメントを埋め込み（ベクトル）に変換しておくことで、検索クエリーと意味的に近いかたまり（チャンク）を数学的... 続きを読む

RIG is 何？RAG の妹？DataGemma の論文を翻訳しながら RIG を読み解く〜①まずは翻訳〜 - Qiita

2024/09/19 7 users rig Qiita ハルシネーション ＩＳ 論文

RIG is 何？RAG の妹？DataGemma の論文を翻訳しながら RIG を読み解く〜①まずは翻訳〜RigragDataGemma DataGemma がリリースされました。外部情報を使ってハルシネーションを抑止する手法として RAG が有名ですが、Datagemma では RAG だけではなく RIG という手法も提案・利用していました。 RIG というのがよくわから... 続きを読む

RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 | Amazon Web Services

2024/09/19 48 users LLM 道標 Advanced RAG 精度 on AWS

Amazon Web Services ブログ RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 生成 AI の進化と共に、大規模言語モデル (LLM) を活用したアプリケーション開発が急速に広がっています。その中で、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation; RAG) は、LLM に対して最新の情報や特定のドメイン知識を組み込むため... 続きを読む

RAGの処理で、リランクとベクトル検索でできることの違いを検証／解説してみる - Taste of Tech Topics

2024/09/18 18 users ベクトル検索 Taste of Tech Topics

こんにちは。テニスしすぎて日焼けがすごいSsk1029Takashiです。 私は普段、生成AIを活用したRAGソリューションの開発をしているのですが、RAGでは特に検索部分の調整が重要になります。 今回はその検索の中で出てくるリランクに焦点を当てて、ベクトル検索と比較してどのような特徴があるのかというところを、検証を交... 続きを読む

PythonでPDFからテキスト/表情報の抽出精度を比較してみた - Taste of Tech Topics

2024/09/11 12 users Python PDF テキスト LLM ドキュメント

はじめに こんにちは。ついにジム通いを始めて四六時中筋肉痛を感じながら過ごしているイワツカです。 最近はLLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）を用いて企業内ドキュメントを活用する取り組みが多く見受けられます。 ドキュメントは基本PDFで保存されているため、PDFからテキストを抽出して、検索対象にする... 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 LLM DiVA 精度 速度 須藤英寿

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は検索エンジンが命！AI Search初心者入門 - Qiita

2024/09/05 154 users Qiita やまぞー エンジニア 近年 テクニック

はじめに こんにちは！ AI エンジニアのヤマゾーです。 近年、生成 AI の進化が目覚ましく、生成 AI を活用したシステムの開発が盛んに行われています。その中で最も有名なテクニックが RAG です。RAG というのは検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation) の略で、質問の関連情報を検索し、質問と関連情報をセット... 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 弱み ナレッジグラフ RAGシステム 生成AI 論文

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

コサイン類似度とは？　新しい検索体験を支えるベクトルDBの基本技術を押さえる

2024/08/21 124 users コサイン類似度 ベクトルDB 基本技術 ベクトルデータベース

生成AI（人工知能）のRAG（検索拡張生成）の導入など企業で使われ始めたベクトルデータベース。その特徴は検索にある。ベクトルデータベースとはどのようなデータベースで、なぜ「意味」で検索できるのか。ベクトルデータベースの基本技術についてデータベースの専門家が解説する。（編集部） ベクトルデータベースは自... 続きを読む

話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察

2024/08/20 153 users GraphRAG 窪田 Microsoft ソリューション

初めまして。経営企画本部AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は本年度、AI推進室という新組織を発足させ、主に生成AIについての社内の利用促進、およびユーザーへ生成AIを活用したソリューションの提供を進めるべく、新技術の展開や検証を行っています。 今回は、最近話題となっている、Microsoftが発表したRAG... 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システム 生成AI エンタープライズ向け 手法 性能

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

LLMのRAGアプリケーションにおけるオブザーバビリティを向上するツール「Phoenix」の紹介 - Assured Tech Blog

2024/08/20 16 users LLM オブザーバビリティ Phoenix アイキャッチ 大橋

アイキャッチ 始めに こんにちは、エンジニアの大橋です。 LLMを用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションの開発において、精度向上のための評価方法に悩まれている方も多いのではないでしょうか。 今回、AssuredではRAGアプリケーションの評価にPhoenixというツールを導入してみました。Phoenixを... 続きを読む

RAGの回答を自動評価する手法（LINEヤフーのSeekAIでの事例）

2024/08/19 17 users フロー 生成AI関連 LINEヤフー 手法 生成AIサービス

こんにちは。生成AI関連の開発をしている図左です。社内でRAGを使った生成AIサービスを開発していますが、ロジック変更のたびに毎回人手でテストするのは現実的ではありません。今回は、この品質評価を自動化したフローや手法を紹介します。 SeekAIとは LINEヤフー株式会社では、社内の情報を効率的に検索するために、生... 続きを読む

ゼロからRAGを作るならこんなふうに

2024/08/14 289 users LLM LangChain Dify ベクトルDB 選定

どんな人向けの記事？ これからRAGを作ってみたい DifyやLangChainにこだわらず、自分で開発をハンドリングしたい ベクトルDBや埋め込みモデルの選定の勘所をサッと知りたい ここではRAGとは何かのような話題は扱いません。 RAGが、ほぼAI活用の現実的な最適解になりつつある LLMは高度な知的タスクを実行可能である。 ... 続きを読む

ACL2024 参加報告　前半（~3日目） - Taste of Tech Topics

2024/08/14 10 users 前半 Taste of Tech Topics 参加報告

こんにちは。タイの気温がほぼ日本と同じでちょっとげんなりしている@Ssk1029Takashiです。 私は自然言語処理の国際学会であるACL2024に参加するため、タイのバンコクに来ています。 2024.aclweb.org 今アクロクエストではRAGを用いたプロダクトを開発しており、LLMを含むNLPの最新の動向を追うためにACLに参加すること... 続きを読む

「RAG」と「ロングコンテキストLLM」の徹底比較：LLMの長文理解における新たなハイブリッドアプローチ　Google DeepMindとミシガン大学の研究 | Ledge.ai

2024/08/09 80 users LLM Ledge.ai TOP ミシガン大学 学術＆研究

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