ベクトルデータベースと連携したRAGコンテキストのトークン密度向上技術

ベクトルデータベースと連携したRAGコンテキストのトークン密度向上技術とは

「ベクトルデータベースと連携したRAGコンテキストのトークン密度向上技術」とは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムにおいて、大規模言語モデル (LLM) に与えるコンテキスト情報の質を高めつつ、トークン数を最適化するための技術です。具体的には、ベクトルデータベースを用いてユーザーのクエリと関連性の高い情報を効率的に検索し、その中から最も重要な部分を抽出し、冗長な情報を排除することで、限られたトークン予算内でより密度の高い、かつ関連性の高いコンテキストを生成します。これは、親トピックである「トークン削減テクニック」の一環として、LLMの推論コスト削減と性能向上に寄与します。

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