RAG精度を底上げする「抽出ロジック」選定ガイド：類似度検索の限界を超えるFew-shot戦略
RAGの回答精度向上には、プロンプトに含める「事例（Few-shot）」の抽出ロジック最適化が不可欠です。MMRや類似度検索の使い分け、データ特性に応じた選定基準をCSオートメーションの専門家が解説します。
キーワード解説
RAG（検索拡張生成）におけるドキュメント断片からの最適なFew-shot抽出法
RAG（検索拡張生成）におけるドキュメント断片からの最適なFew-shot抽出法とは、大規模言語モデル（LLM）が外部知識を用いてより正確な回答を生成する際、参照するドキュメントの中から、プロンプトに含める少数の高品質な「事例（Few-shot）」を効率的かつ効果的に選定する手法です。これは、プロンプトエンジニアリングにおける「例示の選定基準」の一部であり、LLMの応答品質を大きく左右します。具体的には、単なる類似度検索だけでなく、MMR（Maximal Marginal Relevance）などを用いて多様性と関連性のバランスを取ることで、モデルがより適切にタスクを理解し、誤情報を減らし、信頼性の高い出力を実現します。
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RAG（検索拡張生成）におけるドキュメント断片からの最適なFew-shot抽出法とは
RAG（検索拡張生成）におけるドキュメント断片からの最適なFew-shot抽出法とは、大規模言語モデル（LLM）が外部知識を用いてより正確な回答を生成する際、参照するドキュメントの中から、プロンプトに含める少数の高品質な「事例（Few-shot）」を効率的かつ効果的に選定する手法です。これは、プロンプトエンジニアリングにおける「例示の選定基準」の一部であり、LLMの応答品質を大きく左右します。具体的には、単なる類似度検索だけでなく、MMR（Maximal Marginal Relevance）などを用いて多様性と関連性のバランスを取ることで、モデルがより適切にタスクを理解し、誤情報を減らし、信頼性の高い出力を実現します。