まとめ

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詳細については、「 テキストと画像 」タブを参照してください。

検索拡張生成 (RAG) は、検索と生成 AI を組み合わせて、関連情報に根付いた応答を生成します。 このモジュールでは、インデックス作成パイプラインでソース コンテンツをクリーンアップし、チャンクに分割し、埋め込みを作成し、検索可能なインデックスに格納することで、ソース コンテンツを準備する方法について学習しました。 次に、RAG アプリケーションが関連するチャンクを取得し、プロンプトに追加し、言語モデルを使用してサポート ソースとの応答を生成する方法について説明しました。

また、RAG の品質は完全なパイプラインに依存することも学習しました。 効果的なソリューションでは、取得と生成を個別に評価し、ソース コンテンツへのアクセスを保護し、インデックスを最新の状態に保ち、応答の品質と待機時間とコストのバランスを取る。

このモジュールで説明する概念の詳細については、次のリソースを参照してください。