再帰的検索（Recursive Retrieval）を実現するLlamaIndexの構造化技術

再帰的検索（Recursive Retrieval）を実現するLlamaIndexの構造化技術とは

再帰的検索（Recursive Retrieval）を実現するLlamaIndexの構造化技術とは、大規模言語モデル（LLM）を用いた情報検索において、より高度で精度の高い回答を得るために、複数の検索ステップを段階的かつ動的に実行する手法です。LlamaIndexが提供する多様なデータ構造（ノード、インデックス、グラフなど）を駆使し、複雑なクエリを分解したり、初期の検索結果を基にさらに詳細な情報を再帰的に探索したりすることで、単一の検索では見逃されがちな関連性の高い情報を抽出します。これは、フレームワークによる「インデックス構築」の高度な応用例であり、データの組織化と検索戦略を密接に連携させることで、LLMの推論能力を最大限に引き出すことを目指します。

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