検索拡張生成（RAG）は、言語モデルが自分の文書をもとに答えられるようにする仕組みです。テキストを小さなチャンクに分けてベクトルに変換し、インデックスに保存しておき、質問が来たときに関連性の高いチャンクをプロンプトに加えます。ここにあるプロジェクトは、パイプライン全体、あるいは文書の解析、ベクトル検索、完成した質問応答アプリといった一部分をカバーしています。
RAG の回答品質を左右するのは、モデルよりも主に検索です。PDF や表、スキャン画像といった扱いにくい文書をどう処理するか、キーワードとベクトルを組み合わせたハイブリッド検索やリランキングに対応しているか、そして回答の根拠となった情報源を示せるかを比べましょう。
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🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
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