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導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャ... 導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけ文字起こしシステムの改善は日々の課題になっています。 今回は、人間の脳の構造をRAGに応用することで検索、回答の性能を向上させる手法「HippoRAG 2」について解説します。 なお、この手法の前身である「HippoRAG」は、過去に解説しておりますので、そちらもぜひご確認ください。 サマリー 一般的なRAGは、単純なベクトル検索を利用しているため、意味の理解をするという面で限界がありました。特に複数回の検索が必要な場合や、質問の意図を解釈する必要がある場合に特に精度が下がります。HippoRAG 2は、人間の長期記憶の仕組みを真似するように、ナレッジグラフを利用することで特に、複雑な質問への回答性能を大幅に向上させています。 問題意識 RAGの意味理解