YouTubeのRAGプレイリストで脚光を浴びているRetrieval Augmented Generation（RAG）、つまり検索強化生成技術は、多くの企業が注目するLLMアプリケーションの最適化手法です。しかし、基本的なRAGソリューションを構築しても、複雑なカスタマー質問に応えられないことがしばしばあります。
そんな時に役立つのが、私の「LLM最適化プレイブック」に記載された13の技術です。Formula 1のルールブックに関するRAGソリューションの事例を基に、4つの最適化技術が実際にどうパフォーマンスに影響するかを評価しました。
評価結果では、モデルのサイズ選定、関連コンテキストの追加、情報源の統合などが、モデルのパフォーマンス向上に寄与することが判明。特に興味深いのは、古いモデルでも新しいモデルと同等の結果を得るための工夫が可能であることを示した点です。
LLM RAGを賢く使いこなし、低コストで効果を最大化するための策はあるのです。これらの学びを生かし、あなたのLLM RAGデモを本格的なソリューションに進化させましょう。詳細と手順は、プレイブックをダウンロードして確認してください。
出典 : https://medium.com/the-business-of-ai/llm-rag-optimization-patterns-e61607259f89