RAGとHyDEみてゆ🥺👉📄
ラグはAI単体の知識だけではなくて指定場所の文書を検索して答えを生成すりゅ🥺
ただの検索でなくて検索先の文書をエンベッディングして意味の検索ができるようにすりゅ🥺
エンベッティングってなに😡
コサイン距離ってなに😡
>>3
テキストをベクター化して任意のチャンクに分けて意味の検索をしやすいようにすりゅの🥺
>>4
コンピューラサイエンスはわからないよぉ🥺❓
一般的な生成に比べるとハルシネーションが減らせてナレッジ管理がしやすいみたい🥺
今後の展望としてはテキスト、画像、音声、動画といったメディアもベクター化して意味の検索、生成ができるようにするマルチモーダルRAGというのがアツいみたい🥺
ちょっと前にUIがAIに取って代わられるって見てはえ～ってなった🥺
ここまででハルシネーションしか分からない🥺
HyDEはLLMがクエリを受け取ってそれに対する仮想の回答を生成すりゅ🥺👉🤖
その仮想解答をベクター化して指定のDBを検索に行く🥺
ユーザーが投げるクエリがめっちゃ抽象的だったり概念的だったりする場合にLLMが一度回答することでクエリの文意や意図を具体化し、検索ができる🥺
まだ世にないアイデアとか言語化が難しいことにLLMの推論能力で補完してまずは質問を一緒に作ってあげるという発想みたい🥺
HyDEでもインターフェースのLLMをルーター役にしてテキスト、画像、音声、動画を検索できるようにもできそう🥺
マルタイモーダルHyDEなの✊🥺
HyDEは回答精度がめっちゃ上がる反面、一度仮想解答を作った上でそれをベクター化するのがリアルタイムで走るので生成にめっちゃ時間がかかりゅ🥺👉🕛
>>9
ウェブサイトがすべてAI向けのUIのみになるのはまだ先だとおもうけど、いつかはなりそうだねぇ🥺
OSなんかもAIに飲み込まれるかもねぇ🥺
AIに型紙書かせたりできるのかな🥺
>>10
ワイちゃんもきのうまではそんなかんじでちた🥺
しかしAIもそろそろ幻滅期きそうではある🥺
量子コンピューラ周りはいま冷え冷えだもんね🥺
>>16
もうできそうだねぇ🥺👍
社内業務向けAIとしてはRAGがスピード感もあってつよそう✊🥺
HyDEはパラレルで大きな仕事を任せるエージェント向けかなぁ🥺
>>19
はえー🥺
手描きのを写真にとって読ませて書いて貰うだけでも便利そうだねぇ🥺
AIのおべんきょうとけんきゅうしてたのになに書いてるのか全然わかんない