Azure OpenAI Responses API でのRAG、PDF直接入力の可能性を探る

この記事では、Retrieval-Augmented Generation (RAG) フレームワーク内で、Azure OpenAI Responses API 用にPDFファイルを直接入力として使用するエキサイティングな可能性を探求し、AI駆動の応答の精度向上を目指しています。 この実験では、特にさまざまなPDFファイルサイズを処理する際のトークン使用量と処理時間を考慮して、このアプローチの実用的な制限を調査しています。

• •この研究は、RAGのためにPDFファイルを直接入力として処理するためにAzure OpenAI Responses APIを使用することを調査しています。
• •トークン数は、PDF内の文字数によって大きく影響を受け、大きなファイルの場合、コンテキストウィンドウの制限に達する可能性があります。
• •すべてのアプリケーションに適しているわけではありませんが、直接PDF入力は、RAGで検索結果のチャンクのみを使用する場合と比較して、回答の精度を向上させる可能性があります。