【miibo AI Lab】RAGの最新トレンドを解説：HTMLそのまま入力で精度向上の可能性を探る
功刀雅士氏がライブ配信で実践：HTMLベースのRAG実装からマルチモーダル対応まで完全解説
miiboDesigner の岡大徳です。
11月28日に開催されたmiibo AI Labのライブ配信では、RAGの最新トレンドと実践的な実装方法について、詳しく解説させていただきました。今回は、特にHTMLをそのままRAGのデータベースに入力する新しいアプローチに焦点を当て、その可能性を探りました。
RAGの最新トレンドと3つの注目ポイント
今回のライブ配信では、以下3つの最新トレンドを取り上げました：
HTMLをそのまま入力する新しいアプローチ
画像や表を含むマルチモーダルRAGの展開
LLM-as-a-judgeによる評価手法の確立
HTMLベースのRAG実装デモ
ライブ配信では、以下の手順でHTMLベースのRAG実装をデモンストレーションしました：
HTMLデータの前処理と最適化
ブロック単位での情報分割
エージェント間連携による効率的な情報抽出
実践的なマルチエージェント連携
デモでは、2つのエージェントを連携させて効率的な情報処理を実現：
HTMLデータを整形するエージェント
整形されたデータを基に回答を生成するエージェント
Q&A
Q: HTMLそのまま入力する方式は、トークンコストへの影響はどうなりますか？
A: アルファベットベースのHTMLタグは、日本語と比較してトークン数への影響は限定的と考えられます。ただし、具体的な検証は今後の課題となります。
miiboの詳細なFAQについては、以下のURLをご覧ください： https://daitoku0110.net/faq/
miiboコミュニティ最新情報
コミュニティでは、このアプローチに関する実践的な議論が活発に行われています。皆様の実装例や知見もぜひシェアしてください。
miiboコミュニティはこちら：https://www.facebook.com/groups/miibo
miibo掲示板はこちら：https://www.reddit.com/r/miibo/
まとめ
今回のmiibo AI Labでは、以下の重要なポイントが明らかになりました：
HTMLベースのRAGによる精度向上の可能性
マルチエージェント連携の実践的手法
新しい評価アプローチの展開
次回のmiibo AI Labもお楽しみに！
それでは、また次回のニュースレターでお会いしましょう！ miiboを楽しんでください！
miiboDesigner岡大徳：https://daitoku0110.net/
miiboガイドページ：https://daitoku0110.net/miibo-guide/