本記事では、様々な文書を扱うデータベースにおいて、より効果的な情報の検索・抽出を行う方法として、大容量言語モデル（LLM）の活用についてご紹介します。
OpenAIのGPT-4を例に、文書の中からユーザーの質問に関連する部分をどのようにして見つけ出すか、そのメリットと考慮点を説明します。
無料でアクセスできるこの記事では、LLMを利用して文書群の中から適切な内容を選びだすという、新しい試みを探ります。
実際のプログラムコードの例も共有され、IT技術者だけでなく、情報を扱うすべての人々に有益な情報が満載です。
情報検索の世界に新增しい発見があり、私たちの想像以上の方法で知識を掘り起こせるかもしれない、ということを提案します。
出典 : How and Why to use LLMs for Chunk-Based Information Retrieval https://towardsdatascience.com/how-and-why-to-use-llms-for-chunk-based-information-retrieval-5242f0133b55