一般的な コンテキスト グラウンディング パターン

コンテキストグラウンディングのコアコンポーネントは、ドキュメント内およびドキュメント間で関連情報を検索し、LLMからの高品質で低レイテンシの生成をサポートするために必要な最も関連性の高い部分のみを表示するためのメカニズムを提供するように設計されています。

動作のしくみ

ドキュメント内の検索

コンテキスト グラウンディング サービスは、1 つのドキュメント内の特定の情報をより効果的に検索するのに役立ちます。単にキーワードを一致させるだけでなく、検索クエリの意味とコンテキストを理解します。 たとえば、料理本で「アップルパイのレシピ」に関する情報を探している場合、テクノロジーや果物栽培ではなく、デザートやベーキングに興味を持っていることが理解されます。

ドキュメント全体の検索

コンテキスト グラウンディングは 、複数のドキュメントに分散している情報を検索する必要がある場合にも役立ちます。 さまざまな情報間の関係を理解し、より関連性の高い結果を提供できます。 たとえば、さまざまな科学論文で「気候変動が農業に及ぼす影響」を研究している場合、降雨パターン、作物の収穫量、気温の変化などのトピックがすべてクエリに関連していることを理解して、複数のソースから関連情報を集めます。

つまり、 コンテキスト グラウンディング は以下の目的で使用できます。

• データの抽出と比較: コンテキスト グラウンディング は、ドキュメントから特定の種類の情報を自動的に識別して抽出し、意味のある方法で比較できます。 履歴書の山があり、候補者の実務経験を比較したいとします。 このサービスでは、役職、期間、および責任を抽出し、各履歴書で情報の形式が異なっていても、比較しやすい方法でそれらを提示できます。

  
  

  

  
  

• 要約: コンテキスト グラウンディングでは 、長い文書や複数の関連文書の要約を作成できます。 ランダムな文章を選ぶだけでなく、重要なポイントと全体的なメッセージを理解しています。 たとえば、市場動向に関する長いレポートがある場合、サービスは、主な調査結果、主要な統計、および全体的な結論を強調する要約を提供できます。