記事一覧

深堀り解説

🔒 ハーバード大学とGoogleの研究者ら、LLMチャットボットを総合的に評価するデータセットの作り方を報告（作成されたデータセットも公開）

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🔒 ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

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🔒 RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

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🔒 RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

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🔒 RAGで検索文書の要約を活用したクエリ書き換えが検索精度を大幅に向上させる　AWS報告

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🔒 RAGとLong-Contextの比較、そしてハイブリッドで活用する新しい方法

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🔒 100個の事例を分析して明らかになったLLM-RAGアプリケーション「19の欠陥パターン」

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🔒 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