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次回の更新記事：LLMエージェントに必要なメモリーの選び方と残し方　…（公開予定日：2025年05月07日）

RAG

NVIDIAが教えるRAGチャットボット実装の重要ポイント

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RAGシステムの最適な構築を探る

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LLMはRAGコンテキストと事前知識のどちらに依存する？

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RAGにおいて長文を検索することで一気に効率を上げるアプローチ『LongRAG』

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ロングコンテキストはRAGもText to SQLも解決するか　Googleがケーススタディを実施

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包括的なRAG評価ベンチマーク『CRAG』Metaなどが開発

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グラフニューラルネットワークを活用したRAG手法『GNN-RAG』　7BのLLMでも最先端性能

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RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条

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小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

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LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法

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RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

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RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

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表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法

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検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上

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RAGにおいて取得された情報と事前知識が矛盾しても、情報に説得力があるときLLMは受け入れる

RAGにおいて取得された情報と事前知識が矛盾しても、情報に説得力があるときLLMは受け入れる

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