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#BM25

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#RAG#技術・実装#日本語LLM#検索精度#embedding#実装ノウハウ#ハイブリッド検索#RRF#リランキング#Embedding
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Qiita4月7日· 2分で読める中級🔥 注目

RAGの検索精度を3軸で測ったら最適解が条件で全く変わった

RAGの実装で「BGE-M3が安定」「ベクトル検索で十分」というよくある推奨は、実は条件次第で全く変わります。日本語テクニカル記事1,500チャンクで実測したら、E5-smallがBGE-M3より9倍速く品質も同等、BM25は形態素解析を入れるだけでスコアが63%改善。最大の発見は「日本語トークナイザの問題が全ての元凶」だったことです。アルゴリズム選択より基盤の壊れた部分を直すことが重要という、実装者が直面する本当の課題が見えます。

#RAG#技術・実装#日本語LLM
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Qiita3月27日· 1分で読める中級🔥 注目

RAGの精度が上がらない本当の理由と、リランキングで解決する方法

RAGの精度が上がらない理由は、ベクトル検索だけでは「意味は近いが文脈は違う」情報も高スコアになってしまうからです。Bi-Encoderの構造的限界を補うため、BM25とEmbeddingを組み合わせたハイブリッド検索とRRF(順位ベース統合)、さらにリランキングで改善する実装を紹介しています。実務でのRAG精度向上に即活かせる手法です。

#RAG#ハイブリッド検索#RRF
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