単にドライブへのアクセスを許可して 'このナレッジベースに推論させろ' というのは良くありません。過去の重要性を理解し、それに重みを付けることはうまくできません。具体的にどのコンテキストでそれを使いたいか、どのナレッジベースに焦点を当てたいかを考える必要があります。
Tomer CohenWhy AI is disrupting traditional product management
実行 → 技術的なトレードオフ
単にドライブへのアクセスを許可して 'このナレッジベースに推論させろ' というのは良くありません。過去の重要性を理解し、それに重みを付けることはうまくできません。具体的にどのコンテキストでそれを使いたいか、どのナレッジベースに焦点を当てたいかを考える必要があります。
多くの企業で、RAGソリューションが最大の業績向上に貢献しています。
私が見てきた多くの企業では、ベクトルデータベースを何を使うかを苦慮するよりも、データ準備を良くすることで大きな性能向上につながっています。
LLMは与えられたデータの質と最新性しか反映できません。つまりLLMは無尽蔵の情報食べ物なのです。LLMの価値を最大限引き出すには、与える情報を決して足りないと思ってはいけません。
正しいコンテキストを持っているか否かは、良い答えと悪い答えの完全な違いを生み出します。