LlamaIndexが解説：RAGの精度を最大化するEmbeddingとRerankerモデルの選び方
要点：LlamaIndexはRetrieval Evaluationモジュールを用い、OpenAIやCohere、BGEなどの主要モデルを組み合わせた際の検索精度を検証しました。Hit RateとMRRの指標に基づき、最適なモデル構成を選択する手法を提示しています。
日本の事業者にとって、なぜ重要？
社内データ活用などでRAGを構築する際、モデルの組み合わせが検索精度に直結するため、開発時の選定基準として非常に有益です。
元記事
Boosting RAG: Picking the Best Embedding & Reranker models
元記事を読むAI評価
外部公開データの選定スコアです。評価元の掲載内容も確認できます。
選定元：AI HOT