技術的優位性の比較
- アーキテクチャの簡素化RAGの必要な検索モジュールは省略され、知識はモデルの注意層に直接エンコードされる。
- 遅延低減エンド・ツー・エンドの処理により、特にリアルタイムのQ&Aシナリオにおいて、時間のかかる検索が不要になります。
- 知識の統合RAGのパッチワーク処理の代わりに、知識ベクトルが注意の計算に関与する。
代表的なアプリケーション・シナリオ
リサーチアカデミックなクイズの精度を高めるために、化学／医学専門分野のライブラリを組み込みました；エンタープライズ・アプリケーション社内文書をインテリジェントなアシスタント知識ソースに変換します；教育シナリオコース教材は、AI教育の解答可能性を直接的に高めます。実験によると、この教材は、AI教育への肯定的な効果を示している。事実に基づく質問応答精度は37%によって向上した。
ほら
現在のバージョンは、構造化された知識（用語集や百科事典の項目など）を得意としており、構造化されていない長い文書に対する処理効果を最適化する必要があり、エンティティ認識の前処理と組み合わせることが推奨されている。
この答えは記事から得たものである。KBLaM：大規模モデルに外部知識を埋め込むためのオープンソース拡張ツールについて
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