RAGの精度は質問設計で決まる｜HyDEで検索前に精度を上げる

この記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装において見落とされがちな重要な側面、つまり最初の質問の質に焦点を当てています。検索後のチャンク分割やリランキングの最適化に多くの焦点が当てられていますが、記事では、質問自体が検索精度に大きく影響すると主張しています。クエリに合わせて仮想ドキュメントを生成することで検索精度を高める手法であるHyDE（Hypothetical Document Embeddings）を紹介し、それによって取得される情報の関連性を高めます。この記事は、質問設計の重要性を強調することにより、RAG検索の精度に関する新しい視点を提供することを約束しています。

• •質問設計はRAGの精度にとって非常に重要である。
• •HyDEは仮想ドキュメントを生成することで検索精度を向上させる。
• •質問設計に焦点を当てることで、RAGの最適化に関する新しい視点が得られる。