ChatGPT x LangChain で独自ドキュメントのベクターストア検索をチューニングする - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.Mです。 ChatGPT を開発の現場で活かしていくためにベクターストア活用の方法を検証しました。 結論ファースト A. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントの抽出 ⇒ unstructured が使えるかも B. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントのチャンク分け ⇒ タイトル。キーワードをメタデータで付加 C. ベクターストアに投げる質問プロンプトの最適化 ⇒ 形態素またはキーワード抽出でプロンプトを精査 D. ベクターストア検索結果の精査 ⇒ ContextualCompressionRetriever による検索結果要約とDocumentCompressorPipeline による検索結果絞り込みがよさげ 「検索結果が質問に沿ったものか精査させる」タスクをChatGPTに担当してもらうことが私の業務課題には適しているのではという気付きがありました。 E. （おまけ）ベク
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