Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/25/ja: Difference between revisions

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    Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)
    '''Metadata Enrichment, Chunking, Query Rephrasal, Query Reranking''': We noticed that metadata enrichment, chunking, query rephrasal and query re-ranking stages of RAG pipeline have the most impact on the quality of Chatbot responses. LLM response generation quality is highly dependent on retrieval relevancy. Retrieval relevancy is, in turn, highly dependent on document metadata enrichment, chunking, and query rephrasal. We implemented grid search-based auto-ML capabilities to find the right configurations of chunk token-sizes, experimented with various prompt variations, and explored different chunk reranking strategies to find optimal settings for each. While we have made significant improvements in retrieval relevancy and answer quality and accuracy, we believe, we still have more work to do to optimize the full pipeline.

    メタデータの強化、チャンク化、クエリの再構成、クエリの再ランキング: RAGパイプラインのメタデータ強化、チャンク化、クエリの再構成、クエリの再ランキングの段階が、チャットボットの応答の質に最も影響を与えることに気付きました。LLMの応答生成の質は、検索の関連性に大きく依存しています。そして、検索の関連性は、文書のメタデータ強化、チャンク化、クエリの再構成に大きく依存しています。チャンクトークンサイズの適切な構成を見つけるためにグリッドサーチベースの自動ML機能を実装し、さまざまなプロンプトのバリエーションを試し、異なるチャンク再ランキング戦略を探求して、それぞれに最適な設定を見つけました。検索の関連性と回答の質と精度において大きな改善を遂げましたが、パイプライン全体を最適化するためには、まだやるべきことがあると考えています。