エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください
Twitterで共有ONにすると、次回以降このダイアログを飛ばしてTwitterに遷移します
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
概要 以下の記事のまとめ。 一般的なRAGの問題点をagentを使うことで解決している。 従来のRAGの問題点 ... 概要 以下の記事のまとめ。 一般的なRAGの問題点をagentを使うことで解決している。 従来のRAGの問題点 問題点として以下があげられる。 1度のベクトルサーチを行いデータを取ってこれないと後続の処理が全て意味がなくなる。 情報のリソースがベクトルDBだけである。 Agentic RAG Single-Agent RAG (Router) ベクトルサーチ web検索 計算機など の様なtools持ったエージェントが最初にクエリを処理して必要な情報を取ってくる。 その結果をLLMに渡して回答を生成させる。 その際にagentは以下の様な思考のループを回すので、従来のragに比べて柔軟性がある。 必要なリソースが取れるまでループできる。 取りに行くtoolsをagentが判断してくれる。 Thought: Upon receiving the user query, the agent r