「Agentic RAGの文脈で検索手法についてあれこれ議論を見るけど、そもそもAgentic以前に今どきのコンシューマー向けサービスの収益を支える検索は推薦モデルと技術的に大きくオーバーラップしてる、という議論が出てこないのが疑問。大半が単なる類似検索やBM25検索しか触ってないのでは。」
https://x.com/kazunori_279/status/2006542647360631079
「アマゾンCOSMOみたいにLLMから蒸留した推薦モデルを使って商品検索...みたいなベースラインがまず先にあって、そこからAgenticがどんな利点を加えるか?みたいな議論なら読みたい。」
https://x.com/kazunori_279/status/2006545562955558953
COSMO: A large-scale e-commerce common sense knowledge generation and serving system at Amazon
「3つ問題があって
1つはそもそも推薦モデルや類似度検索を知らない人がLLMでポンッで押し切りがち
2つ目はKPI設定が曖昧でとにかくAIでRAGでという話になりがち。コンテキストエンジニアリングの方がいいパターンも
3つ目はRAGを真面目にやってる人がそもそもいない問題。AgenticからVector Searchまでしっかりやってる人をあまり見かけない」
https://x.com/longislandtea3/status/2006937449101144550
「佐藤さんの指摘「検索と推薦(レコメンド)は技術的に重なっているのに、RAG界隈は単純なベクトル検索やBM25で止まっている」は、A.L.I.C.E. Ultra-RAGの設計思想がすでに解決している領域です。」
https://x.com/_sakamoro/status/2006965382482112952
A.L.I.C.E. Ultra-RAG: CLaRa論文を凌ぐ次世代RAGシステム設計

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