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
TL;DR CRAGはRAGの改良版です 指定したドキュメントに関連する内容があったら、知識を洗練する!なかっ... TL;DR CRAGはRAGの改良版です 指定したドキュメントに関連する内容があったら、知識を洗練する!なかったらWeb検索しに行けばいいんやん、関連してるかわからんやったらどっちもやろ! 論文によるとSelf-RAGなどと比べると精度は基盤モデルに依存しないのがいい点 CRAGの実装にはLangGraphを使うと実装できる 「知識を洗練するフェーズ」と「質問とドキュメントの関連が曖昧な時のフロー」は実装から抜いています。(拡張可) LangChain全体的に型がちゃんとしてないので、ドキュメントしっかりみた方がいい。 はじめに みなさんは生成AI系のプロダクトを作るときには何を使用していますか? 私はLangChainを使っています。 かなり機能も豊富で、ドキュメントも充実しています。 そんな生成AI系のプロダクトの機能として最近よく耳にするのがRAGです。 RAGは Retrieval