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sh19910711
"refine chain: 毎回の出力を次の文書に加えてLLMに入力 + パフォーマンス観点では圧倒的 / refineは他2つと比べて抜き出しだけでなく正しい解釈を行えていた / 一方で, API料金・生成時間の点ではrefineは劣っている"
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LangChainを用いた4種類のRAG質問応答chainの実装と性能比較
はじめに この記事で想定している読者の方: LangChainで簡単でもコードを書いたことがある人 LLM chain... はじめに この記事で想定している読者の方: LangChainで簡単でもコードを書いたことがある人 LLM chainについてざっくりと理解している人 公開されているLLMをapi経由で用いて様々な処理を記述できるライブラリ 「LangChain」にて, 主に外部から文書を与える際に用いられる以下の4つのchainをご存知の方も多いと思います。 stuff chain map reduce chain map rerank chain refine chain 今回は, 実際にstreamlitを用いて4つのchainを使用したchatアプリのデモ作成し, それを用いてchainごとの性能比較を行いました! 比較では単純な応答能力の比較に加えて, 生成時間やAPI料金の観点からも比較を行なったので, ぜひ読んでみてください! TL;DR 今回の実験は以下のgif画像のようなデモアプリを用い
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