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#RAGの記事一覧

7件の記事があります。

学習・ファインチューニング

RAFTとは？RAG前提でLLMを学習し、検索ノイズに強くするドメイン適応手法

RAFTは、RAGで使う検索文書を学習時からLLMに見せ、正解文書とノイズ文書を見分けながら答える力を鍛える学習手法です。仕組み、実験結果、実務での使い道を日本語で解説します。

参照論文：RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG

RAG・検索

Late Chunkingとは？RAGの文脈切れを減らす埋め込み分割の仕組みと使い道

Late Chunkingは、文書を先に小さく分割するのではなく、全文を一度エンコードしてからチャンク単位に埋め込みを作る手法です。RAGや検索で起きやすい文脈切れをなぜ減らせるのか、仕組み、評価結果、実務での使い道まで日本語で解説します。

参照論文：Late Chunking: Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models

RAG・検索

CRAGとは？検索ミスに強いRAGを実現する補正型検索拡張生成の仕組みと使い道

CRAGは、RAGで取得した文書の質を先に判定し、ダメならWeb検索で補い、使える部分だけを再構成して回答する技術です。検索失敗に弱い従来RAGをどう補正するのか、仕組みと実務での活かし方を解説します。

参照論文：Corrective Retrieval Augmented Generation

RAG・検索

GraphRAGとは？ナレッジグラフで複雑な全体質問に強いRAGの仕組みと使い道

GraphRAGは、文書群からエンティティと関係を抽出してナレッジグラフを作り、コミュニティ要約を使って全体傾向を答えるRAG手法です。通常のベクトル検索RAGが苦手な横断要約や複雑な質問にどう効くのかを技術的に整理します。

参照論文：From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization

RAG・検索

ColBERTv2とは？RAG検索の精度を保ったままインデックスを軽量化する検索技術

ColBERTv2は、トークン単位で意味を照合するlate interaction検索の強みを保ちながら、残差圧縮と蒸留学習で実用性を高めた検索技術です。RAGや社内検索でなぜ効くのか、仕組み、実験結果、開発への応用まで日本語で整理します。

参照論文：ColBERTv2: Effective and Efficient Retrieval via Lightweight Late Interaction

RAG・検索

Self-RAGとは？必要なときだけ検索し根拠を自己点検するRAG手法を解説

Self-RAGは、LLMが必要なときだけ検索し、取り込んだ根拠と自分の出力を自己評価しながら生成するRAG手法です。固定検索型RAGとの違い、仕組み、実験結果、実装へのヒントを日本語で整理します。

参照論文：Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection

RAG・検索

RAPTORとは？長文RAGで要約ツリーを使い検索精度を高める手法を解説

RAPTORは、文書を要約付きツリーに変換して複数の粒度で検索するRAG手法です。長文ドキュメントでなぜ効くのか、仕組み、評価結果、実装へのヒントを技術的に解説します。

参照論文：RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval