RAG
Retrieval
Augmented Generation
#WIP
https://zenn.dev/sompojapan_dx/articles/eb755a18e893ce
https://zenn.dev/spiralai/articles/8af7cbf526c2e1
https://qiita.com/jw-automation/items/045917be7b558509fdf2
https://qiita.com/FukuharaYohei/items/0949aaac17f7b0a4c807
https://zenn.dev/minedia/articles/8f4ef7f2daed11g
https://tech.algomatic.jp/entry/column/rag-00
入力から、
DB等から関連する情報を引っ張ってきて、
それを参考にして返答を生成して返す
https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/
lang chain
この辺の作業も必要
ドキュメントをvector化する
vectorをDBに保存する
DBから検索する
https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/retrieval-augmented-generation-rag/
https://techblog.nhn-techorus.com/archives/30709
Amazon Bedrock
外部知識を参照できる
https://speakerdeck.com/smiyawaki0820/retrieval-based-lm-rag-system-zatukurili-jie-suru
CRAG
https://zenn.dev/knowledgesense/articles/bb5e15abb3c547