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「松ぼっくりベクトルデータベースとAmazon SageMaker JumpStartのLlama-2を使用したリトリーバル増強生成によって幻覚を軽減する」

産業全体でのLLMの採用は止まることのないように見えますが、それらは新しいAIの波を支えるより広範な技術エコシステムの一部です多くの対話AIのユースケースでは、Llama 2、Flan T5、BloomのようなLLMがユーザーのクエリに応答するために必要ですこれらのモデルは質問に答えるためにパラメトリックな知識に依存していますモデルは[…]

「プロダクションに適したRAGアプリケーションの12のチューニング戦略ガイド」

「実稼働のための検索増強生成（RAG）アプリケーションのパフォーマンス向上に調整できる戦略とパラメータ」

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

「Langchainを利用した半構造化データのためのRAGパイプラインの構築」

イントロダクション Retrieval Augmented Generation（RAG）は長い間存在しています。この概念を基にしたツールやアプリケーションが多数開発されており、ベクトルストア、検索フレームワーク、LLMなどがあり、カスタムドキュメント、特にLangchainを使用した半構造化データとの作業が容易で楽しくなっています。長くて密度のあるテキストとの作業はこれまでになく簡単で楽しいものとなりました。従来のRAGはDOC、PDFなどのドキュメントやファイル形式の非構造化テキストにはうまく対応していますが、PDFの埋め込みテーブルなどの半構造化データには対応していません。半構造化データとの作業時には通常2つの問題が生じます。従来の抽出およびテキスト分割方法ではPDFのテーブルを考慮していません。通常、テーブルが分割されてしまい、情報が失われます。テーブルの埋め込みは正確な意味ベースの検索には適さない場合があります。そのため、本記事ではLangchainを使用して半構造化データ用の検索生成パイプラインを構築し、これらの2つの問題に対処します。学習目標構造化、非構造化、半構造化データの違いを理解する。 RAGとLangchainの基本をおさらいする。 Langchainを使用して半構造化データを処理するためのマルチベクトル検索生成システムを構築する方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。データの種類通常、データには構造化データ、半構造化データ、非構造化データの3つのタイプがあります。構造化データ：構造化データは標準化されたデータです。データは事前に定義されたスキーマ（行と列など）に従います。SQLデータベース、スプレッドシート、データフレームなどが該当します。非構造化データ：非構造化データは、構造化データとは異なり、データモデルに従いません。データはランダムな形式となっています。たとえば、PDF、テキスト、画像などです。半構造化データ：これは前述のデータタイプの組み合わせです。構造化データとは異なり、厳密な定義済みのスキーマを持ちませんが、データはいくつかのマーカーに基づいて階層的な順序を保持しています。これは非構造化データとは異なります。たとえば、CSV、HTML、PDFの埋め込みテーブル、XMLなどが該当します。 RAGとは何ですか？ RAGはRetrieval Augmented Generation（検索拡張生成）の略であり、大規模言語モデルに新しい情報を提供する最も簡単な方法です。RAGについて簡単に説明しましょう。…