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Deep Dive Into NLP, ML and Cloud

LangChain

ハイブリッド検索で必ずしも検索性能が上がるわけではない

最近では、RAG(Retrieval Augmented Generation)を使って、検索して得られた文書を生成時に活用することがありますが、その性能を改善するための手法の1つとしてハイブリッド検索が知られています。ハイブリッド検索は、2つ以上の異なる検索技術を組み合わ…

LLMを用いたクエリ書き換えによる検索性能の変化を検証する

Rewrite-Retrieve-Readの論文[1]の構成で検索性能が改善するか試してみました。内容としては、RAGの内部で検索するときに、ユーザーのクエリを書き換えると性能が上がるという話です。ユーザーのクエリが検索に適しているとは限らないため、LLMで書き換えて…

LLMを用いたマルチクエリ生成による検索性能の改善

近年、大規模言語モデル(LLM)の進化は、自然言語処理の分野において画期的な変化をもたらしています。とくに、OpenAIのGPT-4のようなLLMは、その応用範囲の広さと精度の高さで注目を集めており、多くの研究者や開発者が新たな利用方法を模索しています。本…

LangChainを使ってHyDEによるクエリ変換の効果を検証する

ChatGPTやGPT-4をはじめとする大規模言語モデルの能力が向上し、多くの注目を集めています。とくにRAG(Retrieval Augmented Generation)と呼ばれる手法を使って、手元のデータを生成時に活用する手法がよく使われていますが、その性能を改善する方法は様々…

LangChain Templatesを使ってRAGを秒速で作る

本記事では、LangChain Templates[1]を利用し、RAGを簡単かつ迅速に構築する方法を紹介します。LangChainはLLMを使ったアプリケーションを実装するためのツールですが、LangChain Templatesを活用することで、煩雑なプロセスを大幅に簡略化できます。本記事…