RAGとMulti Query Retriever：社内ナレッジ検索の精度向上における鍵
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HEROZ ASK開発チームは、LLMのハルシネーション問題を解決するため、RAGとMulti Query Retrieverを組み合わせることで社内ナレッジ検索の精度向上を実現したと発表した。
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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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