RAG技術を実用化する仕組み
Upstash RAG Chat Componentの革新の核心は、RAGアーキテクチャをすぐに使える製品ソリューションに変えることです。まず、Upstash Vectorが知識ベースのベクトル化された格納と類似性の検索を実行します。次に、検索結果がコンテキスト・キューとしてTogether AIの大規模言語モデルに注入されます。最後に、ストリーミング対話応答がVercel AI SDKによって処理されます。
このデザインは、外部の知識に即座にアクセスできない従来のチャットボットの限界に対処している。このコンポーネントに内蔵されたセマンティック検索は、ミリ秒単位で知識を照合し、回答がLLMに流暢で、かつ最新の関連情報を含むことを保証します。テストデータによると、このソリューションは、純粋なLLMソリューションと比較して、事実の正確さが43%向上しています。
このコンポーネントはまた、複数ラウンドの対話のためのコンテキスト保持技術を実装しており、Redisを介して対話履歴を永続的に保存し、長い対話の一貫性を保証します。このエンドツーエンドのRAG実装は、対話システムの現在のベストプラクティスを表している。
この答えは記事から得たものである。Next.jsアプリケーションにRAG駆動型オンラインチャットツールを追加するについて
