RAG実装

Retrieval-Augmented Generation(RAG)をマスターして、外部知識ソースを使用して正確で根拠のある応答を提供するLLMアプリケーションを構築します。

このスキルを使用する場合

• 独自文書上のQ&Aシステムの構築
• 最新で正確な情報を備えたチャットボットの作成
• 自然言語クエリによるセマンティック検索の実装
• 根拠のある応答でハルシネーション（幻覚）を削減
• LLMが領域固有の知識にアクセスできるようにする
• ドキュメンテーションアシスタントの構築
• ソース引用による研究ツールの作成

コアコンポーネント

1. ベクトルデータベース

目的: ドキュメント埋め込みを効率的に保存および取得

オプション:

• Pinecone: マネージド、スケーラブル、高速クエリ
• Weaviate: オープンソース、ハイブリッド検索
• Milvus: 高性能、オンプレミス
• Chroma: 軽量、使いやすい
• Qdrant: 高速、フィルター検索
• FAISS: Metaのライブラリ、ローカルデプロイ

2. 埋め込み

目的: 類似度検索用にテキストを数値ベクトルに変換

モデル:

• **text-embedding

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