AIに与えた知識を正しく理解させる2種類のテンプレートーデジタルMATSUMOTOのRAGの「Augmented」

RAGで検索したデータを、ただそのままLLMに渡すだけでは、AIはその情報の「意味や背景」を正しく理解できないことがあります。 LLMに与えるコンテキストに適切な「意味づけ」をすることが期待に沿った回答を生み出す鍵になります。 このチャンネルでは、自分自身のAIを開発して、約3年間かけて、知識や経験、日々の思考をインプットして育ててきたデジタルツインAI「デジタルMATSUMOTO」との歩みと、その具体的な仕組みをありのままに公開していきます。 第6話は、RAG（検索拡張生成）の「A（Augment：拡張）」、すなわち検索して得られた自分らしい知識を、LLMにどのように正しく理解させ、回答の文脈に反映させているのか、その仕組みをご紹介します。 知識データベースごとの役割を定義する「ヘッダーテンプレート」と、個別の知識に時間や発生源などの背景を与える「チャンクテンプレート」という独自のテキストフォーマットを用いた、実践的なデータ構築のテクニックを詳しく解説します。 あくまでマツモトの例ですが、参考になれば幸いです。 是非チャンネル登録、高評価、コメント等もよろしくお願いします。 🎯 今回の動画のポイント ・デジタルMATSUMOTOのRAG（検索拡張生成）におけるAugment(拡張)のアプローチ ・知識データベース単位で意味づけする「ヘッダーテンプレート」と、個別の知識データに時間や背景を付与する「チャンクテンプレート」 ・架空の商品開発者のAIを例に「自分の言葉」と「他者の言葉」を誤認させず、より本人らしさを引き出す方法の例 📚参考情報・リンク先 デジタルMATSUMOTOのnote https://note.com/takash Digital MATSUMOTO labのWebサイト https://www.digitalmatsumoto.com/ GitHub(デジタルMATSUMOTO) https://github.com/m07takash/DigitalM...