Go アプリケーションで取得拡張生成 (RAG) を使用する方法

RAG (LangChain と PostgreSQL を使用) を実装して、LLM 出力の精度と関連性を向上させる

このリポジトリには、Go プログラミング言語を活用してベクターデータベースや langchaingo での検索拡張生成 (RAG) などのテクニックを使用する方法を説明するブログ投稿「Go アプリケーションで取得拡張生成 (RAG) を使用する方法」に対応するソースコードが含まれています。

大規模言語モデル (LLM) およびその他の基礎モデルは、大規模なデータコーパスでトレーニングされており、多くの自然言語処理 (NLP) タスクで適切に実行できるようにしています。しかし、最も重要な制限の 1 つは、ほとんどの基礎モデルと LLM が特定の知識のカットオフ (たとえば 2023 年 1 月) を持つ静的データセットを使用していることです。

RAG (取得拡張生成) は、応答生成プロセス中に外部情報を動的に取得することで LLM を強化し、それによってモデルの知識ベースを元のトレーニングデータを超えて拡張します。 RAG ベースのソリューションには、インデックス付けおよびクエリを実行して最新の関連情報を取得できるベクトルストアが組み込まれており、それによって LLM の知識がトレーニングの限界を超えて拡張されます。 RAG を備えた LLM が応答を生成する必要がある場合、まずベクトルストアにクエリを実行して、クエリに関連する最新の情報を見つけます。このプロセスにより、モデルの出力が既存の知識に基づいているだけでなく、最新の情報で強化されるため、応答の精度と関連性が向上します。