RAGシステムの回答精度を最適化するには？

2025-08-28

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問題の背景

Rankifyのモジュール設計と厳密な評価プロセスは、検索強化生成（RAG）システムがしばしば直面する、生成されたコンテンツが検索された文書と一致しない場合の「錯覚」問題を劇的に改善します。

データ準備::
1. ドメインに適したデータセットを選択する：
  Dataset("nq-dev").download()
2. ドキュメントの前処理により、一貫した書式を保証
テクノロジー・ポートフォリオ::
1. Contrieverを使用したセマンティック検索（キーワード制限の回避）
2. RankGPT を用いた文脈の並べ替え（文書間の関連性を考慮）
3. LLaMA-3ジェネレーターを設定する：
  Generator("meta-llama/Llama-3.1-8B")
評価の最適化::
- 採用metrics.calculate_generation_metrics()EMスコアの計算
- とおすn_docsパラメータ調整のための参考資料の数（5～10を推奨）

ColBERT探索＋MonoT5並べ替え＋GPT-4生成を組み合わせた3段階スキームにより、HotPotQAデータセットで78.3%の精度を達成できることが実証測定で示された。