Azure AI SearchとOpenAIを活用したRAG実装の検証記録。3つのチャンク分割方針による回答精度の比較結果や、StreamlitチャットUIによるマルチターン対話の実装過程を紹介します。
AIに「夢を見せて」訓練、未知の環境でも動くロボットを作る起業家
編集メモ: RAG（検索拡張生成）の回答精度向上には、チャンク分割手法の最適化が不可欠であり、ビジネス要件に合わせた精緻な設計と検証を積み重ねることが実用化の鍵です。
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