Generation(RAG)アプローチである。RAGは、必要な情報を取得し、不必要な取得をスキップし、クエリの形成を改善するためのグレーディング関数を使用する。この戦略は、従来のRAGメソッドとは異なり、生成プロセス中に自らの出力を評価しながら最適な結果を得ることを目的としている。RAGは、必要な場合に限り情報を取得します。質問に対して詳細情報が必要な場合には、その情報を取得しますが、そうでない場合には取得をスキップします。この柔軟性が、情報の取得と生成の効率を高めます。RAGは、生成されたテキストを自ら評価するプロセスを組み込み、出力の質を向上させます。この評価に基づいて、生成されたテキストがユーザーの質問に関連しているかどうかを判断します。RAGは、異なる好みに基づいて最適な出力を選択するプロセスを持っています。このプロセスにより、生成されるテキストがよりユーザーのニーズに適合します。以下は、Langchainを使用してリトリーバーを定義するためのコードスニペットです。vectorstore.as_retriever()このコードは、ウェブから文書を取得し、それを分割してLanceDBに格納するプロセスを示しています。情報が必要な場合、リトリーバーを使用してそれを取得します。次に、取得したドキュメントの評価を行い、必要に応じてクエリを改善するための関数の例を示します。ドキュメントがユーザーの質問に関連するキーワードまたは意味を含んでいれば、関連性があると評価してください。"rewrite"この関数は、取得したドキュメントがユーザーの質問に対して関連性があるかどうかを評価し、その結果に基づいて生成するか、クエリを改善するかを決定します。取得したドキュメントが関連性がないと評価された場合、クエリを改善するための関数の例も示します。入力を見て、その背後にある意味や意図について推測してください。[response]}この関数は、ユーザーの質問を再評価し、より効果的な質問を生成することを目的としています。RAG戦略は、より関連性の高い情報を引き出し、ユーザーのニーズに応えることが可能となります。RAGは、情報の取得とテキストの生成において非常に柔軟であり、出力の評価と改善を通じて、より高品質な結果を提供します。ユーザーの質問への関連性を重視し、それに応じてクエリを改善することが可能な点が、このアプローチの大きな特徴である。RAG戦略は、今後の情報処理や生成モデルにおいて重要な役割を果たすと考えられます。次へ他に学習に関する質問があれば、AIフルスタックチューターに質問できます。(Indonesian)Lietuviškai(Lithuanian)。