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小型LLMにRAGコンテキストの68%を破棄させる方法

Kapa.aiはRAGパイプラインの検索器と生成器の間に小型言語モデルを追加し、取得したチャンクを5段階で評価して約68%のコンテキストを破棄しつつ96%の再現率を維持し、クエリコストを約34%削減しました。

ソースHacker News AI著者: emil_sorensen
小型LLMにRAGコンテキストの68%を破棄させる方法
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要点

  • RAGパイプラインに小型LLMによるプルーナーを追加し、不要なチャンクを評価・破棄。
  • 5段階スコアリングで全チャンクを同時評価し、ポイントワイズ評価では捉えられないセットの関連性を解決。
  • 約68%のコンテキストを破棄、96%の再現率を維持、コストを正味約34%削減。
  • プルーナーのレイテンシは約0.7秒で、エージェント内では問題にならず、Product Agent SDKでデフォルト有効化。

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