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1 はじめに 近時、LLMを利用し、社内外の文書データを用いた精度の高いチャットボットを構築するために、RAG（Retrieval Augmented Generation）という手法が注目されています。 LLMをそのまま利用してチャットボットの構築を行うと、通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができないか、あるいは正しくない回答を返してしまいます。 この問題を解決する手法として注目されているのがRAGです。 この手法は、あらかじめ社内外の文書データをデータベース（DB）として準備しておき、ユーザからの質問がなされた場合には、当該質問と関連性が高い文書データを検索し、その文章データを質問文に付加してLLMに入力することで、精度が高い、かつ実際の文書データに紐付いた回答を生成することができるというものです。 ここで、プロンプトに入力するためにDBとして
『Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(以下、RAG Survey論文と表記)』の内容について以下、取りまとめました。 https://arxiv.org/abs/2312.10997v5 概要 RAG研究のまとめ RAG Survey論文 Fig.1 上記では、RAGの研究が「Fine-tuning」・「Pre-training」・「Inference」の3種類に分類されます。 RAG Survey論文の構成 Survey論文の構成は『Ⅰ. Introduction』に概要が記載されているので、以下に簡単にまとめました。 Abstract Ⅰ. Introduction -> Surveyの概要について取りまとめ Ⅱ. Overview of RAG -> RAGのメインのコンセプトと現在の枠
こんにちは、AI製品開発グループのファイサルです。 この記事では、Know Narrator Searchで使用されている文章参照手法、Retrieval-Augmented Generation（RAG）の精度向上方法について紹介します。 はじめに ChatGPTを始めとした大規模言語モデル（LLM）の登場により、AI業界、特に自然言語処理分野で多くの素晴らしい応用先が提案されるようになりました。 LLMは素晴らしい技術であることは間違いないですが、同時に幻覚（Hallucination）という問題を抱えています。 このHallucinationという問題は、LLMが事実と異なる情報をあたかも真実であるように回答するというもので、LLMの発表当初から指摘されていました。 この問題を解決するために、さまざまな手法が存在しますが、よく用いられるのが「Retrieval-Augmented G
LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する
Large Language Models (LLMs) showcase impressive capabilities but encounter challenges like hallucination, outdated knowledge, and non-transparent, untraceable reasoning processes. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a promising solution by incorporating knowledge from external databases. This enhances the accuracy and credibility of the generation, particularly for knowledge-inten
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この記事はNTTコムウェア Advent Calendar 2023の4日目の記事です。 こんにちは、NTTコムウェアの平塚です。今月は2023冬 Chill Seasonで手に馴染むブキを探しているところです。 大規模言語モデルが持っていない最新情報や企業内情報を補うためのRAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成)というアーキテクチャーがあります。ごく簡単に説明すると、外部データベースを用意してそこで検索した結果を大規模言語モデルに説明させるというものです。以下はRAGのイメージ図です。 現在多くの企業さまがRAGの検証に取り組んでいるところかと思います。今回RAGを用いてPostgreSQLに詳しいアシスタントAIを試作したので、気づいたところをいくつ か共有いたします。 まとめ PostgreSQLアシスタントAIはある程度使えるものになりそ
Despite Retrieval-Augmented Generation (RAG) showing promising capability in leveraging external knowledge, a comprehensive evaluation of RAG systems is still challenging due to the modular nature of RAG, evaluation of long-form responses and reliability of measurements. In this paper, we propose a fine-grained evaluation framework, RAGChecker, that incorporates a suite of diagnostic metrics for b
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[2025.06.16]🎯📢Our team has released RAG-Anything an All-in-One Multimodal RAG System for seamless text, image, table, and equation processing. [2025.06.05]🎯📢LightRAG now supports comprehensive multimodal data handling through RAG-Anything integration, enabling seamless document parsing and RAG capabilities across diverse formats including PDFs, images, Office documents, tables, and formulas. P
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2025/2/4 に出た "Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG"(Agentic RAGの調査) v3 を訳したものです。 原文はこちら 概要 大規模言語モデル(LLM)は、人間のようなテキスト生成と自然言語理解を可能にすることで、人工知能(AI)を革新しました。しかし、静的な訓練データに依存しているため、動的で実時間のクエリに応答する能力が限られ、出力が時代遅れや不正確になる可能性があります。RAG は、この問題の解決策として登場し、LLM に
RAG (Retrieval Augmented Generation) を活用！LLMで外部データを参照する方法を解説 はじめに はじめまして、DX Technology Unitの芹澤です。普段はAI関連技術を用いた研究開発に携わっています。 昨今、ChatGPTを初めとした大規模言語モデル (Large Language Model; 以下LLM) が話題になっており、様々な質問に対して非常に優れたアウトプットが得られるようになりました。一方、LLMを企業で使用する場合、社内特有のデータを参照する必要があるため、社内特化LLMシステムを構築することが必須となります。 弊社では、社内の業務効率化を目的とした生成AIの活用を促進する「生成AIプロジェクト」が立ち上がり、ChatGPTをはじめとしたLLMの検証作業を進めています。その中で生成AIが社内情報を参照できるようにする方法について
Retrieval-Augmented Generation は、外部ソースから取得した情報を用いて、生成 AI モデルの精度と信頼性を向上させるテクノロジです。 生成 AI の最新の進歩を理解するために、法廷を想像してみてください。 裁判官は、一般的な法律の理解に基づいて審理し、判決を下します。時には、医療ミス訴訟や労働争議など、特定の専門知識が必要なケースもあるため、裁判官は裁判所書記官を法務図書館に送り、引用できる判例や具体的な事例を探させます。 優れた裁判官のように、大規模言語モデル (LLM) は人間の様々なクエリに答えることができます。しかし、出典を引用した信頼できる回答を提供するためには、モデルにも調査を行うアシスタントが必要です。 AI の裁判所書記官は、Retrieval-Augmented Generation 、略して RAG と呼ばれるプロセスです。 名前の物語 こ
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは？：AI・機械学習の用語辞典 用語「RAG」について説明。ChatGPTなどのチャットAIに独自の情報源を付与する仕組みのことで、具体的には言語モデルによるテキスト生成に特定の情報源（ナレッジベース）の検索を組み合わせること。これには、生成内容の正確さを向上させるメリットがある。 連載目次 用語解説 生成系AI／LLM（大規模言語モデル）のRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、ChatGPTやGeminiに代表されるチャットAIに独自の情報源を付与する仕組みのことで、具体的には言語モデルによるテキスト生成に特定の知識や情報源（例えばナレッジベースなど）への検索を組み合わせることである。これにより、回答内容がより専門的かつ正確になるため、事実とは異なる内
はじめに 新規事業統括部の山本です。 OpenAI APIをはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内の文章ファイルに関する質問に回答するチャットボットを作成しようとしても、質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、 ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索する その文章をLLMへの入力（プロンプト）にプラスして渡す というフローにすることで、LLMが学習し
Large pre-trained language models have been shown to store factual knowledge in their parameters, and achieve state-of-the-art results when fine-tuned on downstream NLP tasks. However, their ability to access and precisely manipulate knowledge is still limited, and hence on knowledge-intensive tasks, their performance lags behind task-specific architectures. Additionally, providing provenance for
Disclaimer: We will go into some technical and architectural details of how we do this at Neum AI — A data platform for embeddings management, optimization, and synchronization at large scale, essentially helping with large-scale RAG. As we’ve shared in other blogs in the past, getting a Retrieval Augmented Generation (RAG) application started is pretty straightforward. The problem comes when tryi
Software engineers are increasingly adding semantic search capabilities to applications using a strategy known as Retrieval Augmented Generation (RAG). A RAG system involves finding documents that semantically match a query and then passing the documents to a large language model (LLM) such as ChatGPT to extract the right answer using an LLM. RAG systems aim to: a) reduce the problem of hallucinat
Learn more about RAG and advanced prompting methods in our new AI courses. Join now! (opens in a new tab) Use code PROMPTING20 to get an extra 20% off. RAG Paradigms Over the past few years, RAG systems have evolved from Naive RAG to Advanced RAG and Modular RAG. This evolution has occurred to address certain limitations around performance, cost, and efficiency. Figure Source (opens in a new tab)
Retrieval Augmented Generation (RAG) has been a powerful tool for Large Language Models (LLMs) to efficiently process overly lengthy contexts. However, recent LLMs like Gemini-1.5 and GPT-4 show exceptional capabilities to understand long contexts directly. We conduct a comprehensive comparison between RAG and long-context (LC) LLMs, aiming to leverage the strengths of both. We benchmark RAG and L
Evaluate the reliability of Retrieval Augmented Generation applications using Amazon Bedrock | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Evaluate the reliability of Retrieval Augmented Generation applications using Amazon Bedrock Retrieval Augmented Generation (RAG) is a technique that enhances large language models (LLMs) by incorporating external knowledge sources. It allows LLMs to reference authoritative knowledge bases or internal repositories before generating responses, producing output tailored to sp
さまざまな情報を学習して概ね適切な回答を得られる言語生成AIは、業務効率化や生産性向上に寄与する技術として注目を集めています。 しかし、企業が自社の業務に生成AIを活用するには、独自のノウハウや社内情報を組み合わせていく必要があります。これを実現するアプローチの一つとして、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）に注目が集まっています。大規模言語生成AIモデルと組み合わせてRAGを適切に利用すれば、自社固有のマニュアルやドキュメントを生かし、より精度の高いを得ることが期待できるからです。 本ブックレットは、ITmedia エンタープライズの人気連載「AI ビジネスのプロ 三澤博士がチェック 今週の注目論文」から、RAGの最新動向を紹介します。
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{ "timestamp": "2024-03-20 10:00:00", "query": "What is machine learning?", "total_time": 8.5, "steps": { "query_understanding": { "name": "query_understanding", "start_time": 1234567890.0, "end_time": 1234567891.0, "duration": 1.0, "metadata": { "detected_intent": "definition_query", "topic": "machine_learning", "confidence": 0.95 } }, "text_embedding": { "name": "text_embedding", "start_time": 1
Retrieval-augmented generation (RAG) systems combine large language models (LLMs) with external knowledge retrieval, making them highly effective for knowledge-intensive tasks. A crucial but often under-explored component of these systems is the reranker. Since irrelevant documents in RAG systems can mislead the generator, the reranker plays a vital role in refining retrieved documents to enhance
Retrieval-Augmented Generation (RAG) has recently gained traction in natural language processing. Numerous studies and real-world applications are leveraging its ability to enhance generative models through external information retrieval. Evaluating these RAG systems, however, poses unique challenges due to their hybrid structure and reliance on dynamic knowledge sources. To better understand thes
RAG(Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成)は検索と生成AIを組み合わせた革新的な技術です。このページではRAGの概要や強みを解説します。また、RAG技術を応用し、ChatGPTなどの生成AIと連携することで質問応答機能を提供するQuickSolutionについてもご紹介します。 RAG(Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成)の概要 生成AIは現在、多くの人々に利用されるようになってきましたが、企業での活用にはいくつかの課題が残されています。その中でも特に重要な課題の一つは、一般的な生成AIが社内情報にもとづいた回答を生成できないことです。この問題を解決するために注目を集めているのが、RAG(Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成)と呼ばれる技術です。 RAGとは、欲しい情報を
The scaling of inference computation has unlocked the potential of long-context large language models (LLMs) across diverse settings. For knowledge-intensive tasks, the increased compute is often allocated to incorporate more external knowledge. However, without effectively utilizing such knowledge, solely expanding context does not always enhance performance. In this work, we investigate inferenc
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 re:Invent2023のキーノートセッションで、Amazon Bedrockで簡単にRAGが実現できる、Retrieval Augmented Generation (RAG) with Knowledge BaseがGAアナウンスされました。 公式ブログは以下のとおりです。 Knowledge Bases now delivers fully managed RAG experience in Amazon Bedrock | AWS News Blog また9月にこちらの機能はプレビューとして紹介されていましたが、この時点では全ユーザは使えない状態でした。 Knowledge base for Amazon Bedrock connects foundation models to your data sour
![[アップデート] Amazon Bedrockで簡単にRAGが実現できる、Retrieval Augmented Generation (RAG) with Knowledge BaseがとうとうGAになりました！！ #AWSreinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f099104aaa09df58f234f4f90b04b2f5cefbb675/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feyecatch_reinvent-2023-newservice-update.png)
Retrieval-augmented generation (RAG) is a technique that enables large language models (LLMs) to retrieve and incorporate new information.[1] With RAG, LLMs do not respond to user queries until they refer to a specified set of documents. These documents supplement information from the LLM's pre-existing training data.[2] This allows LLMs to use domain-specific and/or updated information that is no
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Retrieval-augmented generation (RAG) techniques have proven to be effective in integrating up-to-date information, mitigating hallucinations, and enhancing response quality, particularly in specialized domains. While many RAG approaches have been proposed to enhance large language models through query-dependent retrievals, these approaches still suffer from their complex implementation and prolong
graph TB %% Role Definitions client["Caller/User"] open_api["Open API"] subgraph import_process["Document Ingestion Process"] direction TB %% File Storage and Document Processing Flow docs["Document Input<br/>(PDF/MD/TXT/DOCX)"] job_id["Return Job ID"] nfs["NFS"] subgraph async_process["Asynchronous Document Processing"] direction TB preprocess["Document Preprocessing<br/>(Text Extraction/Cleaning
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The Quick-start Guide Isn’t Enough "Retrieval augmented generation is the process of supplementing a user’s input to a large language model (LLM) like ChatGPT with additional information that you (the system) have retrieved from somewhere else. The LLM can then use that information to augment the response that it generates." – Cory Zue LLMs are an amazing invention, prone to one key issue. They ma
「LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation」を試す 論文 概要（NotebookLM） 本論文は、外部の知識ソースを統合することで、大規模言語モデル（LLM）を強化する、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムについて、LightRAGという革新的なフレームワークを提案しています。 LightRAGは、グラフ構造をテキストインデックスと検索プロセスに組み込むことで、従来のRAGシステムの限界を克服し、より正確で文脈的に適切な応答を生成することを目指しています。このフレームワークは、低レベルと高レベルの両方の検索戦略を組み合わせることで、詳細な情報と概念的な情報を効率的に取得し、多様なクエリに対応できるようになっています。また、グラフ構造とベクトル表現を統合することで、関連するエンテ
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