Pythonのライブラリを利用し、機械学習モデルを設定して知識ベースを構築します。
BAAIの埋め込みモデルを用いて、効率的に大量の文書データを管理します。
著者が書いた記事をPDFで読み込み、文書検索システムを作る過程を紹介しています。
不要なデータを取り除き、質の高いデータベースを作成する方法にも触れています。
次に、質問への最適な回答を見つけるための検索システムを設定します。
ユーザーの疑問に対して、関連する文書を検索する仕組みです。
実際に使ってみることで、このシステムの効果を確認できます。
更に、RAGを加えたLLM（大規模言語モデル）の設定方法も紹介されています。
記事や動画などのコンテキストを含めたモデルの反応を確認し、より正確な回答が得られるようになります。
これによって、機械学習システムはアップデート可能で、特定領域に特化した知識を有することが可能になります。
すべてのプロセスは高校生でも理解できるように丁寧に解説されており、将来のAIアシスタントやテキストベースのイノベーションに興味のある方には必見の内容です。
次回の記事では、テキスト埋め込みにスポットを当て、意味検索や分類タスクでの利用法を掘り下げます。AIの進化と共に、テキスト解析の未来が切り開かれていくことでしょう。
出典 : https://towardsdatascience.com/how-to-improve-llms-with-rag-abdc132f76ac?source=rss—-7f60cf5620c9—4