検索拡張生成（RAG）は、大規模言語モデルを外部知識に基づかせるための重要な技術となり、古いトレーニングデータや幻覚といった問題に対処します。この記事では、LLMワークフローを調整する人気フレームワークであるLangChainを使用して、Naive RAGパイプラインを構築するステップバイステップのチュートリアルを提供します。著者は、ドキュメントの取り込み、チャンクへの分割、埋め込みの生成、効率的な類似性検索のためのベクトルデータベースへの保存方法を説明します。検索ステップで関連コンテキストを取得し、LLMに渡して根拠のある応答を生成します。チュートリアルは基本コンポーネントをカバーしていますが、クエリ書き換えや再ランキング、ハイブリッド検索などの高度なトピックは省略されています。RAG初心者には明確な入門書ですが、経験豊富な実務者には物足りないかもしれません。コード例はシンプルで、さまざまなドキュメントタイプやベクトルストアに適応できるため、プロトタイピングに実用的です。
LangChainを使った基本的なRAGパイプラインの実装ガイド。ドキュメント取り込み、ベクトル化、検索生成をカバーし、LLMの応答を外部データに基づかせます。