NirDiamant/RAG_Techniques

This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.

コミュニティ主導で開発されている、42以上のすぐに実行可能なJupyterノートブックを収録したコレクションです。Retrieval-Augmented Generation（RAG）を教えるためのもので、AIシステムが回答する前に外部ドキュメントを取得できるようにし、推測や捏造を減らす手法を学べます。

RAGとは（一言で）

RAGはRetrieval-Augmented Generationの略です。AIモデルが記憶だけから回答するのではなく、RAGシステムはまずドキュメントの集合を検索し（「検索」）、その結果を使って回答を draft します（「生成」）。これにより、回答はより正確で実際の資料に基づいたものになります。

このリポジトリの内容

厳選されたコミュニティ主導のハブで、基礎から最先端までのRAG技術をカバーする42以上の実行可能なノートブック（増加中）が含まれています。
各ノートブックは、直感、コード、参考文献をカバーし、より正確な検索システムの構築に役立ちます。
テクニックはカテゴリごとにテーブルで整理され、各ノートブックをGitHubで開くかGoogle Colabで実行するための直接リンクが含まれています。一部のエントリには短い動画解説へのリンクもあります。

READMEに記載されているテクニックカテゴリ

基礎 — 例：ベーシックRAG、CSVファイルを使ったRAG、信頼できるRAG、チャンクサイズの選択、命題チャンキング。
クエリ強化 — 例：クエリ変換、HyDE（仮想的文書埋め込み）、HyPE（仮想的プロンプト埋め込み）。
コンテキスト強化 — 例：コンテキストチャンクヘッダー、関連セグメント抽出、コンテキストウィンドウ強化。

完全なテーブルは表示されているもの以上に続きます。READMEには、Mistral OCR文書解析、MemoRAG（メモリ強化検索）、エンドツーエンドのRAG評価、Open-RAG-Eval、JSON RAGなどの最近の追加が記載されています。

主な特徴（記載内容）

最新のRAG拡張
各テクニックの包括的なドキュメント
実践的な実装ガイドライン
最新の進展を反映した定期的な更新

コミュニティとその他

コントリビューションを受け付けています。READMEでは、CONTRIBUTING.mdを介してアイデア、テクニック、フィードバックを歓迎しています。
活発なコミュニティチャネル：Redditサブレディット（r/EducationalAI）、Discord、LinkedIn、短い解説動画を提供するYouTubeチャンネル（各エピソードが1つのアイデアをカバー）。
関連書籍、「RAG Made Simple」（400ページのビジュアルコンパニオン、Amazonの生成AIベストセラー）があり、第1章は無料で提供されています。
ニュースレター（50,000人以上の購読者）で、更新情報、洞察、著者の書籍の割引を提供。スポンサーおよび個人スポンサーも紹介されています。

対象読者

研究者や実践者で、RAGで可能なことを押し広げたい方—シンプルな最初のステップから高度な拡張まで。