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Improving RAG/CAG Based Additional Context Retrieval from Datasets Implementations via Pokémon-themed AI Chatbot
AI要約本論は RAG を用いた追加コンテキスト取得の性能を、ポケモンデータセットをベンチマークとして評価する研究である。LLMs の回答精度と事実性を、構造化データからの情報取得の観点で比較検証する。研究対象はポケモンデータの計算機科学的扱いであり、社会現象としての分析には及ばない。
AI要約DifyとRAGを用いてポケモン図鑑を実装する技術記事である。条件検索機能の実装例を具体的に示す。
Optimization of Decision Making Capabilities of Intelligent Characters in Strategy Games Based on Large Language Model Agent
AI要約LLMエージェントを用いてポケモンAIプレイヤーの意思決定能力を最適化。プロンプトエンジニアリングとRAGで人間プレイヤー経験を取り込み、QLoRA微調整でLLama3.1を対戦データで訓練。勝率が18%から34%に改善した。