RAG - Sogo.dev

2025年11月10日

SQLModel（SQLAlchemy）とpgvectorでコサイン類似度検索やハイブリッド検索を実装してみる

前回の記事で作った PostgreSQL + pgvector を使って、一般的な RAG で用いられるコサイン類似度検索やハイブリッド検索（Reciprocal Rank Fusion = RRF）を実装してみました。 ## 環境 * PostgreSQL 16.10 * pgvector 0.8.1 * pg_trgm 1.6 * Python 3.12.0 * langchain 1.0.5 * langchain-huggingface 1.0.1 * pgvector

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2025年5月9日

RAGASメトリクスチートシート

RAG システムの精度を評価するためのフレームワークとして2023年に RAGAS が提案されてから、RAGAS は進化を続けていて2025年5月時点では RAG において8つの指標が定義されています。[^1] ^1]: 論文に登場する3つの指標のうち Context Relevancy は既に廃止されています。Nvidia metrics の中にある [Context Relevance は計算方法が異なるため、別物です。 RAGAS を利用するメリットとして、一番大きな点は人間が作った正解のデータ

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