This is an example for a very basic RAG architecture using semantic search (kNN), keyword search (BM25) and reranking with RFF. We dont use any vector database, but loads all embeddings into memory.

機械学習のライブラリは抽象化されていますが、どのように動いているいるのか、アルゴリズムは絶対理解しておいた方がいいいです。逆に機械学習を学ぶということは、アルゴリズムの理解が大部分を占めます。 k-近傍法（k-nearest neighbor algorithm）は、分類 ...