RAG（検索拡張生成）の精度を高めるAI向けクエリ変換プロンプティング

RAG（検索拡張生成）の精度を高めるAI向けクエリ変換プロンプティングとは

RAG（検索拡張生成）の精度を高めるAI向けクエリ変換プロンプティングとは、大規模言語モデル（LLM）を用いたRAGシステムにおいて、ユーザーからの自然言語クエリを、LLMが外部知識ベースから関連情報を効率的に検索・取得できるよう、最適な形式に変換するためのプロンプト設計手法です。これは、RAGの「検索」フェーズの質を向上させ、LLMがより正確で関連性の高い情報を生成するための基盤を築きます。親トピックである「プロンプトのコツ」の一部として、LLMの性能を最大限に引き出すための高度なプロンプトエンジニアリング技術の一つと位置づけられます。

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