『RAG パイプラインの落とし穴： 「テーブルの埋め込み」の語られざる挑戦』
「RAG パイプラインの問題点：「テーブルの埋め込み」に関する未語の挑戦」
ゼロから何かになるまでのRAGパイプラインの典型的な構築の旅と、LlamaIndexでのRAGテーブルの取り扱いに関するガイド
チャットボットの構築に関するクイックガイドが大好きで、最初にAIとチャットボットの世界に飛び込んだときは、スリリングな体験だった。チャットボットを簡単に作成する方法を示すクイックガイドにはいつも興奮します。わずか数行のコードでボットが生き生きとした存在になるのを見るのはとても魔法のようです。LlamaIndexやLangchainのようなフレームワークを使えば、1行のコードだけでこの小さな相棒が一日中チャットできるようになるのです。
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しかしそれは通常、概念実証（PoC）の段階で、すべてが虹色とユニコーンです。 PoCからより堅固なものに移行すると、真の冒険が始まります。カジュアルな雑談を処理できるボットを作成することと、使いやすい設計で複雑な状況にスマートに対応できるボットを設計することは全く違うことです。基本的なボットから汗をかかずに複雑なものを取り扱える信頼性のある相棒になるまでの旅こそが本番です。
RAGパイプラインを改善する方法のクイックガイドが必要な場合は、前回の投稿を参照してください。
RAGパイプラインを改善したいと考えているのですね
プロトタイプからLlamaIndexを使用して本番に進む方法
pub.towardsai.net
RAGのパフォーマンスを評価する必要がある場合は、この長い投稿が役立ちます。
LlamaIndex：RAG（情報検索増強生成）アプリケーションを評価する方法
オーストラリアの不動産市場レポートを使ったクラシックな10kレポートで、エンドツーエンドの評価プロセスを示す
betterprogramming.pub
自分の話に戻りましょう。私が経験したLlamaIndexの典型的な旅は次のとおりです。
RAGの典型的な構築の旅
ステップ0-何もないRAG：
単一のドキュメントからすべての情報に答えることができるシンプルなノートブックを作成し、スリルを感じます。
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