FAISSを使ったシンプルなRAGシステムの構築

この記事では、Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムの構築方法を解説しています。RAGはベクトル検索とテキスト生成を組み合わせ、LLMの訓練データ以外の情報を活用することで、ファクトの正確性と生成の質を向上させます。具体的な手順として、文書のチャンク化、Sentence Transformersによる埋め込み生成、FAISSによるベクトル検索、LLMへのプロンプト拡張などを説明しています。また、内部ドキュメントアシスタントやカスタマーサポートチャットボットなどの実用例や、開発者向けの FAQ も紹介されています。