大規模リトリーバー
大規模リトリーバーは、AIシステム内の高度なコンポーネントであり、通常、検索拡張生成(RAG)アーキテクチャで使用されます。その主な機能は、数百万のドキュメント、ナレッジベースのエントリ、またはデータベースレコードなどの膨大な非構造化データセットを効率的に検索し、ユーザーのクエリに基づいて最も意味的に関連性の高い情報チャンクを検索することです。
このシステムは、単なるキーワードマッチングを超えて、クエリの意味と文脈を理解し、下流のLLMが正確な応答を合成するために最も適切なデータポイントを抽出します。
エンタープライズ環境において、LLMの性能は提供されるデータによって決まります。堅牢なリトリーバーがない場合、LLMは事前学習データのみに依存することになり、そのデータは特定のビジネスニーズに対して古すぎるか、一般的すぎる可能性があります。大規模リトリーバーは、LLMの出力を検証可能で、独自の、最新の組織的知識に根拠づけることによって、「ハルシネーション(幻覚)」の問題を解決します。これにより、汎用チャットボットがドメイン固有の専門家へと変貌します。
このプロセスは、一般的にいくつかの主要な段階を含みます。