RAGが苦手な「膨大な会話データ」を検索可能に

この記事では、過去の対話情報をもとに、LLMが一貫した会話を続けられる仕組み「Hindsight」を紹介しています。これは、標準的なRAG実装の重要な制限に対処するものです。標準的なRAGは、特に事実と意見が混在している場合に、大量の会話データに苦労します。この記事では、増え続ける複雑な会話データセットでRAGを効果的に使用することの課題を強調しています。解決策であるHindsightは、LLMがより一貫性のあるコンテキストを意識した会話のために、過去のインタラクションを活用する能力を向上させることを目的としています。研究論文（arxivリンク）の言及は信頼性を高めます。

• •Hindsightは、大規模な会話データセットを処理する際のRAGの制限に対処します。
• •このシステムは、会話におけるLLMのコンテキスト維持能力を向上させることを目的としています。
• •この記事では、会話データにおける事実と意見の混在の課題を強調しています。