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生成系AI技術の急速な発展に伴い、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）システムは、大規模言語モデル（LLM）の精度とコンテキスト関連性の向上に不可欠な技術となっています。最近、NodeRAGという革新的なRAG拡張システムが業界の注目を集めており、その独自の異種グラフ構造がRAGワークフローに革命的な進歩をもたらしています。NodeRAG：異種グラフ駆動型RAGの新パラダイムNodeRAGは

ジョージア工科大学とNVIDIAの2人の中国人研究者によって共同開発された革新的な微調整フレームワークRankRAGは、複雑なRAGプロセスを大幅に簡素化します。単一のLLMを使用して検索、ランキング、生成タスクを統一的に実行し、従来のプロセスをはるかに上回る効果を実現します。RAG技術は大規模テキスト生成を支援する際に広く使用されていますが、従来のプロセスではk値の選択に限界がありました。k値が大きすぎると長文コンテキスト処理が困難になり、k値が小さすぎると検索効率が低下します。RankRA