HyDEとは
質問の代わりにLLMが作った仮の回答で検索するHyDEについて、仕組みと、現在はあまり勧められていない理由をまとめます。
RAG(検索拡張生成)について、試したことや考えたことを書く個人の技術ブログです。
質問の代わりにLLMが作った仮の回答で検索するHyDEについて、仕組みと、現在はあまり勧められていない理由をまとめます。
LLMに別のLLMの回答を採点させるLLM-as-a-Judgeについて、判定の方式、評価の仕組みの作り方、判定プロンプトの書き方、判定の偏りと対策をまとめます。
RAGの回答の良し悪しを測る方法について、検索と回答生成を分けて評価する考え方と、よく使われる指標をまとめます。
RAGの検索結果を、より精度の高いモデルで並べ替えるリランキングについて、仕組みと使い方をまとめます。
キーワード検索で広く使われているBM25について、どのように点数を付けているのか、日本語で使うときの注意点をまとめます。
RAGでよく使われるハイブリッド検索について、なぜ組み合わせるのか、2つの検索結果をどうまとめるのかを説明します。
RAGの検索で使う埋め込み(ベクトル化)について、仕組み、近さの測り方、モデルの選び方をまとめます。
RAGで資料を検索しやすくするためのチャンク分割について、主な分け方と、決めるときのポイントをまとめます。
RAG(検索拡張生成)とは何か、何のために使うのか、どう動くのかをまとめます。