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LLMを用いたマルチクエリ生成による検索性能の改善 - Ahogrammer
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LLMを用いたマルチクエリ生成による検索性能の改善 - Ahogrammer
近年、大規模言語モデル(LLM)の進化は、自然言語処理の分野において画期的な変化をもたらしています。... 近年、大規模言語モデル(LLM)の進化は、自然言語処理の分野において画期的な変化をもたらしています。とくに、OpenAIのGPT-4のようなLLMは、その応用範囲の広さと精度の高さで注目を集めており、多くの研究者や開発者が新たな利用方法を模索しています。本記事では、これらのLLMを活用したマルチクエリ生成が、文書検索の性能向上にどの程度効果があるかを検証します。 文書検索は、入力されたクエリに関連する文書を返してくれます。しかし、ユーザーが入力する単一のクエリでは、常に最適な検索結果が得られるとは限りません。そこで、LLMを用いてクエリを複数生成し、それらを組み合わせることで検索結果を改善する手法が登場しています[1]。このアプローチは、情報のニュアンスが複雑であったり、ユーザーが意図を正確に伝えるのが難しい場合に有効だと考えられます。 RAG-Fusion[1]の構成 本実験では、GPT