CRAG

CRAG（Corrective Retrieval Augmented Generation）は、生成モデルが不正確な情報を「幻覚」として生成するのを減らすために設計された技術です。検索結果を利用して生成内容の正確性を向上させることに焦点を当て、検索結果の品質を評価して、必要に応じて修正を加えます。この手法は、特に情報の正確性が重要なタスクでモデルの性能を向上させることができます。詳細はarXivのページでご確認ください。

Corrective Retrieval Augmented Generation

Large language models (LLMs) inevitably exhibit hallucinations since the accuracy of generated texts cannot be secured solely by the parametric knowledge they encapsulate. Although...

arxiv.org

Corrective Retrieval Augmented Generation RAG論文解説

Corrective Retrieavl Augmented Generation(修正検索拡張生成)　という興味を引くタイトルの論文がアーカイブにあったので、これの内容について解説します。

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RAGを超えたCRAGを実装する。~ そしてRAGのその先へ ~ LangGraphでのTypescriptのコードサンプル付き

みなさんは生成AI系のプロダクトを作るときには何を使用していますか？ 私はLangChainを使っています。 かなり機能も豊富で、ドキュメントも充実しています。 そんな生成AI系のプロダクトの機能として最近よく耳にするのがRAGです。 RAGは　Retrieval-Augmented Generation の略で、超絶ざっくり説明すると、

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