Hatena Blog Tags
はてなブログ トップ
RAG
このタグでブログを書く
言葉の解説
ネットで話題
関連ブログ

RAG

(音楽)
【らぐ】

→Live Spot Ragの略称。

らぐ、ラグ、RAG。

京都の繁華街木屋町通りに面するライブハウスの老舗。
主にジャズ、フュージョンなどのジャンルを演奏するバンドが多く出演する、ライブが無い日は飲食店として営業している。

RAG

(音楽)
【らぐ】

アカペラボーカルグループRAG FAIRの略

このタグの解説についてこの解説文は、すでに終了したサービス「はてなキーワード」内で有志のユーザーが作成・編集した内容に基づいています。その正確性や網羅性をはてなが保証するものではありません。問題のある記述を発見した場合には、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
地平線まで行ってくる。•3日前

メモ：Google julesのお題としてRAG戦略のテストができるものを作ってみた。

julesはGoogleのAIエージェントです。ベータテスト中のため、ごりごりお試しできそうだったので、RAGのお試し環境を構築してみます。 以下の様な機能を持つようなお試し環境をかんがえました。 0. 簡単なUIでRAGをお試しできる。 1. User管理ができ、User別にベクトルストアを管理する。 2. ドキュメントをUploadしたらchunkしてembeddingしてくれる。 3. RAGの回答戦略を選択して回答を得る。 実装すると結構大変です。だからと言って、上記の構想程度で、AIエージェントにいきなり指示してコーディングさせると後で後悔します。AIエージェントだからといって、いつ…

#LLM#RAG

関連ブログ

地平線まで行ってくる。•17日前

メモ：論文を見ながらRAGを実装してみる。RAG+: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Application-Aware Reasoning

RAG+: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Application-Aware Reasoningという手法の論文が発表されていましたので試してみます。とにかく、動くところまで実装してみます。この方法のポイントは、RAGとして与えるコンテキストを、KnowledgeとApplicationの２つとして取り扱う点にあります。Queryから得られた参照すべきコンテキストをKnowledgeだけではなくApplicationも与えることでより、効果的な答えを生成するアイデアです。 シンプルで効果もありそうです。コンテキストをこの２つに分類し…

#RAG#LLM
AKARI Tech Blog•1ヶ月前

Elasticsearch + pgvectorで1000万ファイルに対してハイブリッド検索をする

こんにちは！今週はDXソリューション事業本部 Devグループ の藤野が担当します。 「1000万件を超える膨大なファイル群から、いかに低コストで、かつ高精度に必要な情報を取り出すか？」 RAGシステムを運用・開発する上で、データ数に伴うコストと精度がネックになります。 弊社では業界特化のRAGシステムを数多く構築しており、その肝になる箇所は、やはり「Retrieval（検索）」にあります。 本記事では、コストを抑えつつ業務で真に使える検索パフォーマンスを実現したRetrievalアーキテクチャについてご紹介します。 TL;DR Azure AI Searchとの比較 Elasticsearch…

#LLM#RAG
Lifematics Corporate Blog•1ヶ月前

Copilot Studio で Teams 向け社内チャットボットを構築（SharePoint 連携 / RAG 対応）

こんにちは、LifematicsのCTO室の松本です。LLM（大規模言語モデル）を利活用したアプリケーションの開発やコンサルティング業務を担当しています。 今回は、Microsoftの Copilot Studiioを使って、Teams 上で動作する社内向けチャットボットの構築手順をご紹介します！ 弊社内で利用しているコミュニケーションツールがTeamsということもあり、社内規定などを回答してくれるチャットボットがTeamsから利用できたら便利だなーというきっかけで本記事を作成しました。 このチャットボットは生成AIがSharePoint Online に保存されたドキュメントを自動的に検索し…

#Copilot Studio#DX#LLM#RAG#チャットボット
インゲージ開発者ブログ•1ヶ月前

PostgreSQLでベクトル検索を極める：pgvectorの実力検証しながら、pgvectorscaleも気になるから見てみた件について

こんにちは！2024年新卒入社のJinyangです。 時の流れは本当に早いもので、気づけば株式会社インゲージに入社してから一年が経ちました。今回でこのブログも三度目の投稿となります。 さて、今回のテーマは何にしようかと悩んでいたのですが、やはり「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」について書くことにしました。 RAGといえば一時期大きな注目を集めましたが、最近では当たり前の技術として定着しつつありますね。特に今回注目したいのは、RAGの「Retrieve」部分、つまりナレッジベースからの効率的なドキュメント取得です。 現在、ベクトル検索（文章の意味や文脈の類…

#RAG#postgreSQL#PGVector#pgvectorscale
地平線まで行ってくる。•1ヶ月前

メモ：RAGを実装してみる。理解、分解、再構築。

これまで、論文をヒントに幾つかのRAGを作成しました。折角なので、それらの機能を分解し、それぞれの機能を組み合わせてみます。今回もローカルLLMで挑戦です。ollamaで動作させたgemma3:4b-it-qatを利用します。4Bクラスとしては高い性能を有していますが、さらに性能の高いAPIを利用したら精度が確保できるという期待も込めて遊びます。コストもかかりません(笑) まずは、機能を分解します。それぞれのRAGの特徴的な機能を分解して、それぞれの機能を実装して揃えます。その結果以下のような状況になりました。色んなパターンが準備できました。 - query_decomposition: Br…

#自然言語処理#LLM#RAG
noriho137’s diary•1ヶ月前

量子化した大規模言語モデルによるRAG

今回は量子化した大規模言語モデルを用いてRAGを実装してみます。 準備 ベクトルDBの構築 埋め込みモデル ベクトルDB RAGで参照する文書の用意 ベクトルDB構築と永続化 テキスト生成モデル モデル 量子化 プロンプト テキスト生成 通常のテキスト生成 RAGによるテキスト生成 大規模言語モデルをストレスなく動かそうとするとそれなりのスペックのGPUが必要になるため、個人では気軽に試すことが難しいです。 例えばパラメータ数が13B (=130億) のモデルだと、float16で扱っても約26GBのVRAMが必要になります。 しかしながら、量子化と呼ばれる方法を適用すると、パラメータを8bi…

#Python#LLM#RAG
地平線まで行ってくる。•2ヶ月前

メモ：論文見ながらRAG実装をしてみる。Muti-Round Agent RAG編

勉強にとRAG実装を味見できるようにしたので、続けてトライします。LLMにはollamaを介してgemma3:4b-it-qatを利用します。このまま、GPT-4.1使っても動作するように準備しています。ローカルLLMの方で気楽に挑戦します。 今回はこの論文を参考にRAGを作ってみます。 ”Retrieval-Augmented Generation with Conflicting Evidence” Han Wang Archiki Prasad Elias Stengel-Eskin Mohit Bansal https://arxiv.org/pdf/2504.13079v1 retr…

#LLM#RAG
Taste of Tech Topics•2ヶ月前

Amazon Bedrock Knowledge Basesでカスタムデータソース＋直接取り込みAPIを利用する

こんにちは。大塚です。AIの進化スピードに驚かされる毎日です。 生成AIだけでなく、データ活用の仕組みもどんどん進化していますね。今回は、昨年12月にサポートされたBedrock Knowledge Basesのカスタムデータソースとドキュメントの直接取り込みAPIを試してみたいと思います！aws.amazon.com 1. はじめに 2. カスタムデータソース＋直接取り込みAPIの概要とメリット カスタムコネクタとは？ ドキュメントの直接取り込みとは？ 3. 実際に試してみる 事前準備（ナレッジベースの作成） AWSマネジメントコンソールからドキュメントを投入 APIからドキュメントを投入 …

#生成AI#AWS#Bedrock#RAG
AKARI Tech Blog•3ヶ月前

ドメイン・業界特化RAGのためのモデル学習

みなさんこんにちは。燈株式会社CTOの三澤です。今回は、ドメイン・業界特化の検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation: RAG)システム構築における言語モデルの学習について紹介します。この記事は、ドメイン特化のRAGシステム構築に興味のあるAIエンジニアを対象にしています。 TL;DR 背景 専門分野におけるRAGシステムの課題 ドメイン特化RAGシステムの概要 ドメイン特化Embeddingモデルの学習 学習条件 学習結果 ドメイン特化Rerankerモデルの学習 学習条件(Stage 1) 学習条件(Stage 2) 学習結果 最後に We’re Hiri…

#LLM#RAG#生成 AI