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teddy-g
ナレッジグラフでRAGというのは面白いのだが、手をかける時間がない。備忘。その内試す。

その他
sh19910711
"ベクトル検索: 必要な情報がTop Kのドキュメントには含まれていない可能性 + 上記を解決するためのドキュメント数がわからない / Neo4j: ナレッジグラフで構造化データと非構造化データを扱うことができる"

その他

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さんが1番目にブックマークした記事「ベクトル検索の苦...」が注目されています。

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ベクトル検索の苦手を克服。ナレッジグラフでRAGを作る

TL;DR ベクトル検索だと、複数のステップを踏まないと答えられない質問の検索がむずい 「TomにEmil Eifr... TL;DR ベクトル検索だと、複数のステップを踏まないと答えられない質問の検索がむずい 「TomにEmil Eifrém(Neo4jCEO)を紹介してくれる人は?」とかを検索むずい ナレッジグラフは構造化データと非構造化データをうまく扱えてベクトル検索の苦手を補える 課題はあるけどナレッジグラフは、Neo4jとLangchainで構築できるよ。 はじめに 今回はベクトル検索の苦手分野をどうしても補ってあげたいとおもっている筆者やまぐちが、ベクトル検索の苦手を補ってあげられるナレッジグラフに関してまとめていこうと思います。 少々長い記事ですが、ベクトル検索を労ってあげたいと思っている方はぜひ読んでください。 ベクトル検索の限界 以前の記事の最後にも少しだけ記載しましたが、ベクトル検索は以下の問題点があります。 必要な情報がTop Kのドキュメントには含まれていない可能性がある。 チャンクの

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  • yuiseki2025年05月31日 yuiseki
  • teddy-g2024年10月17日 teddy-g
  • cutc-mt2024年08月22日 cutc-mt
  • sh199107112024年06月12日 sh19910711
  • myrmecoleon2024年05月24日 myrmecoleon
  • yohamta2024年05月20日 yohamta
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