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RAG DAY4 Hyde
HydeとはHyDE（Hypothetical Document Embeddings：仮の文書の埋め込み）は、入力されたクエリに対して仮の文書を生成し、その文書を埋め込み、検索に使用する手法でQuery Translationの一つです。
典型的な文書検索では、ユーザーが入力したクエリと文書の類似度を計算することが多いですが、クエリと文書が必ずしも類似しているとは限りません。
そこで、Hyd
RAG DAY3 Query Translation
Query Translation今日はRAGの手法の種類の一つであるQuery Translationを学んでいきます。
Query Translationとは一言でまとめると、入力された質問をそのまま使わずにベクトル検索で使いやすい文章に変換してからベクトル検索するという手法です。
Query Translationにはいろんな方法が考えだされており、例えばRewrite-Retrieve
RAG Day2 LCEL
RAG Day2 はLCELでのRAG実装についてです。
LCELとはLangchainのLLMアプリケーション開発を簡素化するためのLangChainフレームワークの一部で、チェーンを簡単に組むことができます。
LCELには以下のような特徴があります。
チェーンのシンプルな表現
ストリーミングのサポート
非同期のサポート
バッチのサポート
RetrievalQAをそのまま使うとチェ
RAG DAY1 Tutorial
「 LLMに専門的な知識を持たせてぇ」
ChatGPTを代表としたLLMがビジネスで使われるようになり、様々なチャットボットが開発されてきました。
しかし、そういったChatbotをビジネスで使用するには「社内独自のマニュアルやルール」、「医学・薬学などの専門知識」、「LLMが知らない最新のニュース」などLLMが知らない知識を答えてほしいというニーズが生まれてきます。
しかし、fineTun
POKE´LLMONをできる限り誰にでもわかるように訳してみた。
ノート初投稿です!
ついに出ました。ポケモン ランクバトルのAI botです😱
このAi botの論文[POKE´LLMON: A Human-Parity Agent for Pokemon Battles ´ with Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2402.01118)を元ポケモンガチ勢の血が騒いだのと、ちょうどLLMの勉強し