一般的なコンテキスト グラウンディングのパターン

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に必要な最も関連性の高い部分のみを見つけることができる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は、興味の対象がテクノロジーや果物栽培ではなく、デザートや製パンであることを理解します。

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見つけるのに役立ちます。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」を調べている場合は、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クエリに関連していることを理解し、複数のソースから関連情報をまとめます。

つまり、コンテキスト グラウンディングを次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、有意義な方法で比較できます。大量の履歴書があり、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、各履歴書で情報の形式が異なっていても、役職、期間、担当業務を抽出し、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、長いドキュメントや複数の関連ドキュメントの要約を作成できます。文章をランダムに抽出するのではなく、重要なポイントと全体的なメッセージを理解します。たとえば、市場動向に関する長いレポートがある場合、このサービスでは、主な調査結果、主要な統計情報、および全体的な結論を強調する要約を提供できます。