テクニカル・アーキテクチャにおける経済性と正確性のバランス
LLM-RAG-Longevity-CoachのRAGアーキテクチャは、健康アドバイスを処理するために大規模な言語モデルを直接使用するのと比較して、正確なデータ検索による二重の最適化を達成します：それは、API呼び出しのコストを60%削減する一方で、アドバイスの精度を40%向上させる。本当に関連性のあるデータ断片は、LLMのコンテキストとして使用されます。
- トークンの消費を抑えるため、LLMへの完全なデータベースの送信を避ける。
- 無関係な情報が干渉しないようにする検索フィルタリング機構
- 最適な価格/パフォーマンスを実現するダイナミック・コンテキスト・ウィンドウの最適化
実際の運用データによると、典型的な遺伝カウンセリングの問題を扱う場合、従来のLLMソリューションでは8,000以上のトークンコンテキストが必要であったのに対し、RAGソリューションでは平均1,200トークンしか必要とせず、同じレベルの専門性を維持しながら運用コストを大幅に削減できる。
この答えは記事から得たものである。健康アドバイスを提供するミニ・アシスタントのRAGベースの構築（パイロット・プロジェクト）について
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