Vector Databaseを活用したLLMアプリの外部知識ベース構築手法

Vector Databaseを活用したLLMアプリの外部知識ベース構築手法とは

「Vector Databaseを活用したLLMアプリの外部知識ベース構築手法」とは、大規模言語モデル（LLM）の応答精度と最新性を向上させるため、外部の知識や独自データをベクトルデータベースに格納し、LLMが参照できるようにする技術です。具体的には、テキスト情報をベクトル埋め込み（Embedding）として数値化し、ベクトルデータベースに保存します。LLMへの質問時には、質問文もベクトル化され、データベース内で最も類似性の高い情報が検索・取得（Retrieval）されます。これにより、LLMはその取得した情報を基に回答を生成（Generation）する、いわゆるRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実現し、モデルの知識範囲を拡張し、ハルシネーション（誤情報生成）のリスクを低減します。LLMアプリ開発において、特定のドメイン知識やリアルタイム情報を扱う際に不可欠な手法です。

このキーワードが属するテーマ