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#embeddings
5件の記事
models
埋め込み対生成：モデルがこなす二つの仕事
埋め込みと生成は別々の仕事です。自分の課題がどちらを必要としているかを知ることが、本当に機能するシステムへの最短ルートです。
#embeddings#generation#retrieval
06-15 11:41·7 分
research
検索拡張生成（RAG）を第一原理から理解する
RAGはツールの積み重ねとして説明されがちです。それを取り払えば、一つの単純な考えに行き着きます。モデルが答える前に適切な資料を読ませること。その本当の仕組みを解説します。
#rag#retrieval#embeddings
06-12 14:40·7 分
tools
プロジェクトに合った埋め込みモデルを選ぶ
埋め込みモデルの選択は、リーダーボードよりも適合度の問題です。あなたのデータと予算で検索が機能するかを実際に決めるものを解説します。
#embeddings#retrieval#rag
06-09 12:22·7 分
tools
誇張を抜きにしたベクトルデータベース:何をするもので、いつ必要なのか
ベクトルデータベースは一夜にして流行語になりました。それが実際に何をするのか、解決する問題は何か、そして本当に必要かどうかを見極める正直なサインを解説します。
#vector-database#embeddings#semantic-search
05-19 14:20·7 分
tutorials
シンプルなRAGパイプラインを作る:概念的な道のり
検索拡張生成を一段階ずつ組み立てます。魔法も特定のスタックもなし。パイプラインの形と、重要となる判断だけをお伝えします。
#rag#retrieval#embeddings
04-25 19:17·7 分