私が初めてRAGパイプラインを構築した方法について、この記事では紹介します。
RAG、つまりRetrieval-Augmented Generationは、言語モデル(Large Language Model: LLM)が生成する回答に更なる情報を加える技術です。
Googleのような巨大テクノロジー企業ですら直面するLLMの誤解を減らす一助となるこの技術は、特定用途に合わせた文脈を提供することができます。
たとえば、私が履歴書を基にリクルーター向けの質問に応えるシンプルなチャットボットを作成した場合、RAGパイプラインを利用して履歴書の最も関連する箇所を引き出し、チャットボットが適切な回答を生成できるようにします。
この技術がいかにして履歴書を読み、リクルーターとの対話を可能にするかを、実践を交えて解説します。
出典 : How I Built My First RAG Pipeline https://towardsdatascience.com/how-i-built-my-first-rag-pipeline-6e178326e3c8