RAGとMulti Query Retriever：社内ナレッジ検索の精度向上における鍵
HEROZ ASK開発チームは、社内ナレッジ検索におけるRAGのハルシネーション問題を解決するため、Multi Query Retrieverによるクエリ拡張技術を活用し、検索精度向上とコスト評価について解説している。
キーポイント
RAGの限界とハルシネーション問題
社内ナレッジ検索にLLMをそのまま適用すると、事実に基づかない文章を生成するハルシネーションが発生する問題がある。
Multi Query Retrieverによるクエリ拡張
LLMを用いて元のクエリから複数の関連クエリを生成し、検索範囲を拡大することで、より適切な文書を取得する技術を紹介している。
性能とコストの評価
Multi Query Retrieverを利用したクエリ拡張時の検索精度向上効果と、それに伴うコスト増加について評価を行っている。
実践的な技術適用
HEROZ ASKという実際のプロダクト開発で活用されている技術として、具体的な実装事例を提供している。
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影響分析
この記事は、企業が抱える社内ナレッジ検索の実務課題に対して、RAGとMulti Query Retrieverを組み合わせた具体的な解決策を提供している。技術的な解説に留まらず、実際のプロダクト開発での適用事例とコスト評価を含むことで、実務者にとって参考価値の高い内容となっている。
編集コメント
技術ブログとして実践的な内容がまとめられており、RAGの実装で悩むエンジニアにとって参考になる。ただし、自社プロダクトの紹介が中心である点には注意が必要。
はじめに
知識抽出におけるRAGの役割
RAGの限界
LLMによるクエリ拡張
Multi Query Retrieverによるクエリ拡張
Multi Query Retrieverを利用したクエリ拡張の性能とコスト評価
まとめ
はじめに
こんにちは、HEROZ ASK の開発チームです。
herozask.ai
今回の記事では、このプロダクトの開発において検索精度向上に活用している技術についてご紹介します。
知識抽出におけるRAGの役割
一般に公開されているLLMをそのまま社内ナレッジへの質問に用いると、事実に基づかない回答を生成してしまう、いわゆる「ハルシネーション」が発生してしまい…
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はじめに 知識抽出におけるRAGの役割 RAGの限界 LLMによるクエリ拡張 Multi Query Retrieverによるクエリ拡張 Multi Query Retrieverを利用したクエリ拡張時の性能とコストの評価 まとめ はじめに こんにちは、HEROZ ASK の開発チームです。 herozask.ai 今回のポストでは、このプロダクトの開発で活用している検索精度の向上技術についてお話します。 知識抽出におけるRAGの役割 そもそも現在公開されているLLMをそのまま用いて社内ナレッジについて質問すると、事実に基づかない文章を生成してしまう、いわゆる『ハルシネーション』が起きてしまい…
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