RAG

はじめに

HyDE（Hypothetical Document Embeddings）というRAGを改善する手法を使ったRAGを構築した。 この投稿では、HyDEを試した内容をまとめた。 使用するLLMは、コストを抑えるためgpt-4o-miniを使用した。

はじめに

昨日までに、Wikipediaから天文関連の項目を抽出し、RAG向けにベクトルデータベースとキーワードベースを作成した。ここでは、それらのデータベースを使って、RAGシステムを構築する。

使用するLLMは、ChatGPT（gpt-4o）とLlama-3-ELYZA-JP-8Bを使う。

はじめに

昨日作成したテキストデータからRAGで使えるデータベースを作成し、数個の特定文字列を用意し、それを検索して評価する。

モチベーション

LangChainを使ってRAGを試しているのだが、確認用に使用するデータに何を使おうかと考えていたところ、wikipediaのダンプデータを使うことにした。全体ではボリュームを大きいので、自分の興味のある天文関係のカテゴリーのデータを使うことにした。

ここでは、wikipediaダンプデータから特定のカテゴリーのデータのみを取り出す一連の手順をまとめた。

モチベーション

Chatbot UIを試したこの投稿で、今後挑戦したいことの一つにRAG（Retrieval Augmented Generation）との連携と述べた。この投稿ではLlamaIndexを使ってRAGを実現する方法についてまとめた。

実は昨年末にLangchainを使ってRAGを試してみた。その後、LlamaIndexとのキーワードを良く聞いてきたので、今回LlamaIndexを使ってRAGを実現することにした。