ChatGPTを賢くする技術集！情報検索×AI生成で正確な回答を実現 — RAG_Techniques
NirDiamant/RAG_TechniquesJupyter Notebook25.4k
RAG_TechniquesはAIチャットボットをもっと賢くするための技術集です。RAG（情報検索×AI生成の仕組み）の様々な手法を実際に試せるコード付きで紹介しています。ChatGPTのようなAIが適当な回答をせず、信頼できる情報源から正確な答えを生成できるようになります。AI開発者やデータサイエンティストが、より実用的なAIシステムを構築したい時に役立ちます。
🔥 なぜ話題？
生成AI（ChatGPTなど）が普及する中で、「正確性」が大きな課題として浮上しています。企業や組織が実務でAIを活用するには、信頼できる情報源に基づいた回答が不可欠で、そのためのRAG技術への関心が急激に高まっています。
💡 こう使える！
例えば、社内文書を学習したAIチャットボットを作る時に、「昨年の売上はいくらでしたか？」と質問すると、適当な数字ではなく実際の決算資料から正確な数値を引用して回答してくれるシステムが作れます。
ユースケース: 信頼性の高いAIチャットボットや質問応答システムの構築
- 実装可能なコード例が豊富に用意されている
- 企業スポンサーも付く注目プロジェクト
GitHubで見る →
This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. RAG systems combine information retrieval with generative models to provide accurate and contextually rich responses.