AIを劇的に強化！ RAGパフォーマンスを最大化するファイル命名とフォルダ構成をマスター！

この記事は、**検索拡張生成 (RAG)** システムのファイル管理を最適化するための革新的な戦略を公開し、**大規模言語モデル (LLM)** の精度を向上させる方法に焦点を当てています。 時間ベースのファイル命名と、フォルダ構造のPARAメソッドを実装することにより、エンジニアはファイルパスをコンテキストとして効果的に使用し、**推論** の品質を劇的に向上させることができます。AIの最適なパフォーマンスを実現するためのエンジニアリングについて、非常に興味深い内容です。

• •ファイル名の日付にISO 8601を使用することで、論理的なソートが保証され、AIの曖昧さを排除します。
• •ファイル名でアンダースコアの代わりにハイフンを使用すると、**大規模言語モデル (LLM)** が個々の単語を識別するのに役立ちます。
• •PARAメソッド（Projects、Areas、Resources、Archives）は、フォルダを構造化して、**検索拡張生成 (RAG)** システムに貴重なコンテキストを注入し、その理解を向上させます。