検索結果をプロンプトに組み込む
根拠と引用のある文脈で回答する
「検索結果をプロンプトに組み込む」はCoddyKit上の無料NLP Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはNLP Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 NLP Academyコースには全4レッスンが含まれています。
各要素をつなぎ合わせる
関連するチャンクを検索し、LLMを呼び出せるようになりました。次は両者をつなぎ、検索したテキストをコンテキストとしてプロンプトに渡します。
拡張されたプロンプト
RAGプロンプトは、指示、検索したコンテキスト、ユーザーの質問という3つの部分で構成されます。モデルはこの3つをまとめて読み取ります。
検索したチャンクを結合する
まず、上位のチャンクを1つのテキストブロックに結合します。チャンクの間に空行を入れると、各文章をモデルが読みやすくなります。
context = "\n\n".join(hits)プロンプト文字列を構築する
コンテキストと質問を、わかりやすいラベルで囲みます。単純なテンプレートを使えば、何を使って何に答えるべきかをモデルに正確に伝えられます。
prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {question}\nAnswer:"根拠に基づいて回答するようモデルに伝える
コンテキストだけを使って回答するよう指示を追加します。これにより幻覚を抑え、回答を情報源に結び付けられます。
答えがわからない場合への対応
コンテキストに答えがない場合は、わからないと伝えるようモデルに指示します。わかりませんと回答できるようにするほうが、自信満々の誤った推測よりも優れています。
LLMに送信する
組み立てたプロンプトをモデル呼び出しに渡します。これでLLMは、トレーニングデータだけでなく、検索したコンテキストを使って回答します。
answer = llm(prompt)情報源を表示する
回答とともに、使用したチャンクも返します。これらの引用により、ユーザーは主張を検証し、信頼性を確認できます。
コンテキストの長さに注意する
チャンクが多すぎると、コンテキストウィンドウの容量を超えてしまいます。kを小さくし、長い文章を短くして、プロンプトがモデルの予算に収まるようにします。
最小限のRAG関数
全体の流れは簡潔です。埋め込み、検索、プロンプトの構築、生成を行います。この1つの関数で、RAGパイプライン全体を表現できます。
def rag(q):
hits = retrieve(q)
return llm(build_prompt(hits, q))検索品質を改善する
回答の質が低い場合、たいていはLLMではなく検索を改善すべきです。より良いチャンクと再ランキングのほうが、より大きなモデルを使うよりも品質を高められます。
クイックチェック
RAGプロンプトに何が含まれるかを考えてみましょう。
まとめ
検索したチャンクをコンテキストにまとめ、指示と質問を組み合わせたプロンプトを作成し、根拠に基づく回答を生成して、情報源を表示します。✅
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よくある質問
「検索結果をプロンプトに組み込む」レッスンは無料ですか？
はい。「検索結果をプロンプトに組み込む」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、NLP Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 NLP Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「検索結果をプロンプトに組み込む」で何を学びますか？
根拠と引用のある文脈で回答する ブラウザで直接実行するハンズオンコードでNLP Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
NLP Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのNLP Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「検索結果をプロンプトに組み込む」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このNLP Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのNLP Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- LLM に検索が必要な理由
- 文書をチャンク分割して埋め込む
- ベクトルストアでベクトル検索する
- 検索結果をプロンプトに組み込む