Notebookを実験プロトコルにする
各技法を実行可能な実験として扱い、入力・手順・指標を同居させる。パラメータを露出させ、再現と回帰を前提にする。
RAG_Techniques はRAGを“概念の羅列”ではなく“再現できる実験台”として提供する。技法ごとにディレクトリを分け、実行可能なNotebookと解説を揃えることで、分割、クエリ変換、ハイブリッド検索、再ランキング、評価を一つずつ動かし、結果を比較しながら回帰できる。重要なのは特定フレームワークのラッパーではなく、RAGの効きを左右する可変パラメータを露出させる点だ。同一コーパスと指標でA/B比較し、学びをチーム標準へ落とせる。
| ✕従来の課題 | ✓革新的ソリューション |
|---|---|
| RAGはツールを足すだけになりがちで、変数分解と回帰の型がないため結論が再現できない。 | RAG_Techniques は分割、クエリ変換、検索の組み合わせ、再ランキング、評価をNotebook単位で分解し、A/B比較と回帰に向く。 |
| 知見が断片的なメモとスニペットに散り、実験テンプレートとして共有・再利用しづらい。 | 実行可能な例で意図→実装→指標をつなぎ、チームの実験手順とテンプレートを標準化しやすい。 |
1git clone https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques.git && cd RAG_Techniques1python -m venv .venv && . .venv/bin/activate && pip install -U pip jupyterlab1jupyter lab1pip install -U langchain llama-index1export OPENAI_API_KEY='your_key_here'| コアシーン | 対象読者 | ソリューション | 成果 |
|---|---|---|---|
| RAG設計レビューと選定 | アーキテクト/PM | 同一コーパスと指標で分割・検索・再ランキングを比較 | 感覚論を再現可能な根拠に置き換える |
| 回帰ベースラインの整備 | 開発チーム | Notebookテンプレートと回帰セットを固定 | 改善がドリフトせず、差分が追える |
| 社内教育とオンボーディング | Enablement担当 | 技法ディレクトリを演習として運用 | RAGの変数と評価口径を短期間で揃えられる |
