Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/68/ja

ChipNemo（10）は、ドメイン適応型言語モデルを使用してRAGのドメイン特化型質問に対するパフォーマンスを向上させる証拠を提示しています。彼らは、3,000のドメイン特化型自動生成サンプルを用いてe5-small-unsupervisedモデルを微調整しました。私たちはScout Botでe5-large埋め込みモデルの微調整を試みましたが、結果は大幅な改善を示しませんでした。現在、高品質な人間による注釈付きデータを収集して実験を繰り返しています。これは将来の研究において重要な方向性となる可能性があります。Setty et. al.（15）によって提示されたもう一つの興味深い技術は、Hypothetical Document Embeddings（HYDE）技術を使用してRAGのパフォーマンスを向上させる方法です。HyDEは、クエリに応答する際に理論的な文書を生成し、その後、元の質問と仮説的な回答の両方で類似性検索を行います。これは有望なアプローチですが、アーキテクチャを複雑にする可能性があります。