タグ

#retrieval

7件の記事

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。

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。

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。

モデルの知識がある日付で止まるのは、知識が訓練時に凍結されるからです。なぜそうなるのか、ツールがどう回避するのかを解説します。

自社の文書に質問を投げるのは、最も役立つAIデモであり、最も静かに間違えやすいものの一つです。実運用に耐えるパターンをご紹介します。

検索はチャンクの良さ以上にはなりません。適切な一節がそのまま、文脈とともに返ってくるよう文書を分割する方法を紹介します。

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。