RAG（検索拡張生成）におけるコンテキスト注入時のトークン消費量管理術

RAG（検索拡張生成）におけるコンテキスト注入時のトークン消費量管理術とは

RAG（検索拡張生成）におけるコンテキスト注入時のトークン消費量管理術とは、大規模言語モデル（LLM）が外部知識を参照して応答を生成するRAGシステムにおいて、検索結果をプロンプトに含める（コンテキスト注入）際のトークン使用量を最適化する技術や戦略のことです。LLMのコンテキストウィンドウの制限やAPIコストの観点から、不要な情報を排除し、最も関連性の高い情報のみを効率的にLLMに渡すことで、応答品質の向上と運用コストの削減を目指します。これは、親トピックである「トークンの計算方法」で示されるトークンコストの最適化に直結する重要な実践的アプローチです。

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