RAGチャットシステムの精度向上
回答の質を向上させるためには、以下の点を最適化する必要がある：
- ベクトル検索最適化Upstash Vectorのインデックス設定を調整するには、768次元以上の埋め込みモデルを使用し、適切な類似度のしきい値（通常は0.78～0.85）を設定することをお勧めします。
- チップ・エンジニアリング: 応答の範囲とスタイルを明示的に制限するために、chatProps.systemPromptを介してドメイン固有のプロンプトテンプレートを注入します。
- コンテキストウィンドウ冗長すぎるコンテキスト干渉を避けるために、contextWindowSizeパラメータを制御する（3-5履歴メッセージを推奨）。
- データ前処理受信文書データのクリーニングとチャンキング（チャンクサイズは512～1024トークンを推奨）。
監視ソリューション専門的なドメインのシナリオでは、Together AI のベース・モデルを微調整したり、ドメイン固有の LoRA アダプターにアクセスしたりすることができます。
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
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