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LangChain Hubのプロンプトを利用して、RAG向けにブログ記事のchunkを実施する
RAG（Retrieval Augmented Generation）において、適切なサイズにデータを分割する手法は重要であり、LangChain Hubを使用すれば、プロンプトの簡単な利用や更新が可能です。LLMを用いたChunk作成は効果的だが、コストや意図しないテキスト生成には注意が必要。LangChain Hubのプロンプトの変更に伴う挙動変化にも注意が必要。Hub上のプロンプトを使ってプロンプト変更の管理が簡略化される一方で、第三者プロンプトの変更影響についても検討が必要。
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[LangChain.jsでいろんなRAGを作る] 一度生成した回答文章を用いて、もう一度検索とテキスト生成を実施する
RAGに関する調整・実装方法について紹介があります。HyDEの手法を活用した「一度RAGで処理した結果を用いて、もう一度RAGを実行する方法」に焦点が当てられています。質問文と検索結果から回答文章を生成し、その回答文章を利用して再度検索処理と回答文章の生成を行います。2回目のテキスト生成では、回答文章を改善する指示が出されています。劇的な回答文章の変化は見られませんが、データの前処理や技術の追加学習後に再試行したいとの考察も述べられています。
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[LangChain.jsでいろんなRAGを作る]外部APIを利用したRAGをLangChain.jsのLCELだけで作る
LangChain.jsを使用して、RAGやテキスト生成機能を実装するシリーズが続いています。今回は、RAGの検索部分をベクターストアを使用せずに実装する方法に挑戦しました。検索の仕組みについては柔軟であり、REST APIを使用して検索クエリを投げる方法でRAGを構築しました。検索APIを利用して回答文章を生成するために、3つのChainが必要です。今後は記事本文を渡す際に生じるエラーに対処し、関連性の高い文章をピックアップする方法に挑戦する予定です。
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[LangChain.js LCEL入門]マルチステップのテキスト生成を行う
LangChain.jsを使用してLangChain Expression Language（LCEL）を作成する方法を試行錯誤するシリーズ。今回は、複数ステップのLLM呼び出しに挑戦。1回目は英語で質問に回答を生成し、2回目は回答を日本語に翻訳。各ChainはRunnableSequenceを使用して実装し、前のChainの結果を次のChainの入力として利用可能。方法を理解することで、複数回のテキスト生成を簡単に行える。LangChain.jsの柔軟性に注目。