RAG LlamaIndex
v8.0
このプロジェクトは、開発のさまざまな段階にわたっていくつかの革新的な機能を導入することによって GPT ドキュメント チャットボットを強化することに焦点を当てており、ユーザー インタラクション、検索精度、応答品質の向上を目的としています。
ストリーミング、メモリ、およびソースを備えた ChatBot : 初期バージョンでは、リアルタイム応答配信のためのストリーミング、状況に応じた会話のためのメモリ、透明性のためのソース表示が導入されています。 Llama-index や Chainlit などのテクノロジーは、より直感的で有益なチャットボット エクスペリエンスを促進するために利用されています。
Vector DB 統合、ハイブリッド レトリバー、および高度なインジェスト: その後の更新には、ベクトル データを効率的に処理するための Pinecone 統合、検索の関連性を向上させるための密ベクトル手法と疎ベクトル メソッドを組み合わせたハイブリッド リトリーバー、およびドキュメントの取得と処理を改善するための高度なインジェスト技術が含まれます。
リランカー、クエリ変換、および応答合成: さらなる機能強化には、セマンティックなドキュメントの並べ替えのためのCohereリランカー、詳細なクエリ処理のためのマルチステップのクエリ変換、およびより正確で包括的な回答を生成するための応答合成メソッドが組み込まれています。
評価 - 生成 - 最適化:この段階には、次のメトリクスでの RAG の体系的な生成と評価が含まれます。正確性、関連性、忠実性、およびコンテキストの類似性。
意図検出エージェント:効果的なユーザー意図検出のためのエージェントの統合。クエリ プロセスを合理化し、クエリをよりコンパクトでコスト効率の高い言語モデルにリダイレクトすることで、より効率的かつ正確な情報取得を可能にします。
リアルタイム インタラクション: ストリーミングを実装して回答を迅速に提供し、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。
会話記憶: 記憶機能を利用して、以前の対話に基づいてコンテキストを認識した応答を提供します。
ソースの透明性: チャットボットの応答の発信元を示し、ユーザーの信頼を構築します。
効率的なデータ処理: Pinecone を利用してベクトル データ管理を最適化し、より高速でより関連性の高い検索結果を実現します。
検索精度の強化: 密な検索方法と疎な検索方法を統合したハイブリッド リトリーバーを導入し、より正確な結果を提供します。
ドキュメント処理の向上: さまざまな種類のドキュメントに対する高度な取り込み技術を組み込み、チャットボットの理解と検索機能を強化します。
セマンティック リランキング: リランカーを統合して、セマンティック関連性に基づいて検索結果を調整し、応答がユーザー クエリとより一致するようにします。
高度なクエリ処理: 複数ステップのクエリ変換を適用して、複雑な問い合わせを管理可能な部分に分割し、ユーザーの意図を徹底的に調査します。
動的応答生成: 複数の応答合成手法を採用し、チャットボットの応答をユーザーのニーズに合わせて調整し、包括的かつ詳細な応答を保証します。
このプロジェクトは、透明性とユーザーの信頼を維持しながら、リアルタイムの対話、コンテキストの理解、正確な情報の取得が可能な高度なチャットボットを開発するための包括的なアプローチを表しています。
順番が入れ替わったり、ポイントが加算される場合がございます。
