「さて、あなたはあなたの RAG パイプラインを改善したいと思っているのですね」
「さあ、あなたもRAGパイプラインを改善したい気ですか？」
プロトタイプから本番までの方法 – LlamaIndexを使って
LLMは素晴らしい革新ですが、一つの大きな欠点があります。それは、彼らが知識を薄くし、事実をでっち上げ、空気からものを作り出す傾向があるということです。危険なのは、LLMは常に自信を持って応答し、私たちがプロンプトを少し調整するだけでLLMをだますことができるということです。それを解決するためにRAGが登場しました。RAGは、クエリに回答する際に事実の文脈を提供することで、LLMを大幅に有用にします。
LlamaIndexなどのフレームワークのクイックスタートガイドと数行のコードさえあれば、誰でも簡単にチャットボットを作成してプライベートドキュメントとチャットしたり、インターネットで検索することができる代理人を構築することができます。
しかし
クイックガイドだけに従っている場合、本番用の準備はできません。
この5行のコードでは、あまり機能的なボットはできません。RAGはプロトタイプ作成は簡単ですが、「本番」すなわち顧客が満足するレベルまで持っていくことは難しいです。RAGは少々のチュートリアルの後でも適切に動作する可能性がありますが、実際の本番品質にブリッジするためには、かなりのテストと戦略が必要です。ユースケースに基づいてベストプラクティスはまだ開発途中であり、変化することもあります。異なるインデックス技術から埋め込みアルゴリズムまで、LLMモデルを変更することまで、ベストプラクティスを見つけることは価値があります。
この投稿では、RAGシステムの品質について説明します。これはエントリーレベルの設定と本番レベルのパフォーマンスのギャップを埋めたいRAGビルダーを対象にしています。
RAGパイプラインには3つのステージがあります：
- インデックスステージ
- クエリステージ
- 応答ステージ
この投稿では、改善とは一般的な言葉であり、通常はシステムが関連する文脈を特定し、適切な回答を生成するクエリの割合を高めるために使用されるものを指します。
読者がLlamaIndexとRAGパイプラインについて既に知っていると仮定します。そうでない場合は、…
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
