5分で解説「Dify.AI v0.3.31: アシスタント API を超える – Dify の RAG が 20% という驚異的な改善を実証」

こちらは、dify ai blogで公開されているレビューブログの要約記事です
Chat GPTで要約し、初心者の方でもわかりやすいように注釈を入れた紹介記事となります。

元記事:「Dify.AI v0.3.31: Surpassing the Assistants API – Dify’s RAG Demonstrates an Impressive 20% Improvement」AI reviews

https://dify.ai/blog/dify-ai-rag-technology-upgrade-performance-improvement-qa-accuracy

目次

用語解説

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation):コンピューターが大量の情報から必要なものを探し出し(検索)、その情報を使って質問に答える(生成)技術。
  • LLM(Large Language Model):膨大な文章データを学習して、人間のように文章を理解したり生成したりできる AI。
  • ベクトル検索:単語や文章を数字の並びに変換して、似ている情報を素早く見つける方法。
  • 全文検索:文章全体を細かく調べて、指定した単語や表現が含まれているかを探す方法。
  • トークン:AI が文章を理解する際の最小単位。日本語では大体、1〜2文字が1トークンになる。

要約

Dify.AI という会社が、人工知能(AI)を使って質問に答えるシステムを改良しました。このシステムは、RAG という技術を使っています。

今回の改良点:

  1. ハイブリッド検索: 二つの方法(ベクトル検索と全文検索)を組み合わせて情報を探します。例えば、「赤いリンゴ」を探すとき、「赤い」と「リンゴ」の両方に注目して探すようなものです。
  2. リランクモデル: 見つけた情報の中から、質問に最も合っているものを選び出します。例えば、テストの点数を高い順に並べ替えるようなイメージです。
  3. マルチパス検索: 複数の本や資料を同時に調べるようなものです。一つの本だけでなく、いくつもの本から最適な答えを見つけ出します。

これらの改良により、Dify.AI のシステムは以前よりも 20% も賢くなりました。OpenAI という有名な会社のシステムよりも優れた結果を出しています。

また、Dify.AI は、たくさんの種類の AI モデル(LLM)を使えるようになりました。特に、Claude 2.1 というモデルは、人間の 200 倍以上の長い文章を理解できるようになり、より正確な答えを出せるようになりました。

このような技術の進歩により、私たちが日常生活で AI を使うときに、もっと便利で正確な答えをもらえるようになるのです。

まとめ

 20% の性能向上、幅広いモデルのサポート、そして OpenAI を上回る結果は、AI 技術の急速な進歩を示していると思います。技術の進歩により、日常生活で AI を使うとき、もっと便利で正確な答えをもらえるようになります。教育、ビジネス、研究など、様々な分野での AI の活用がさらに広がることが期待できます。

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