ベクトルを使わないRAG。全てのナレッジを階層化する手法
この記事で分かること
ベクトル検索を使わずにナレッジを階層化するRAGの手法が解説されている。従来のベクトルベースRAGとは異なり、知識をツリー構造で整理することで、検索精度や解釈性を向上させる。具体的には、ドキュメントをカテゴリやサブカテゴリに分類し、階層に沿って情報を取得する手順が実装の判断材料となる。
詳細要約
ベクトル検索を使わず、ナレッジを階層構造で整理することで、RAGの精度と解釈性を高める手法が有効。具体的には、社内データをカテゴリやサブカテゴリに階層化し、ユーザーの質問に応じて該当階層を辿ることで、関連情報を効率的に取得できる。この手法は、ベクトル類似度に依存しないため、検索結果の根拠が明確で、大企業の知的活動を最速にするAIチャットボットの実装に適している。