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Sarashina を利用した RAG システムの実装例
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これまでの経緯
報道より
Sarashina API を使った RAG（検索拡張生成）の最小構成を実装し、Japanese SimpleQA で検索の有無による回答精度を比較した。検索には sarashina3-embedding、生成には Sarashina3 mini を使用し、日本語版 Wikipedia から類似度上位5件のチャンクを参考文書として与えた。F1 スコアは検索なしの 0.312 から Naive RAG の 0.938 に向上した。
SB Intuitions ブログより
報道タイムライン
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10月27日
- SB Intuitions ブログSarashina を利用した RAG システムの実装例
Sarashina API を使った RAG（検索拡張生成）の最小構成を実装し、Japanese SimpleQA で検索の有無による回答精度を比較した。検索には sarashina3-embedding、生成には Sarashina3 mini を使用し、日本語版 Wikipedia から類似度上位5件のチャンクを参考文書として与えた。F1 スコアは検索なしの 0.312 から Naive RAG の 0.938 に向上した。
このニュースの注目度の推移
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