https://twitter.com/kosuke1701/status/1710774128024936728

ベクターDB 比較メモ
https://twitter.com/_stakaya/status/1711139671177412859

https://benchmark.vectorview.ai/vectordbs.html

社内情報検索システムで用いられるRAGの4つの実装方法
https://twitter.com/_mkazutaka/status/1712648808503648362
https://speakerdeck.com/mkazutaka/she-nei-qing-bao-jian-suo-sisutemudeyong-irareruragno4tunoshi-zhuang-fang-fa

クックパッド　aws
https://techlife.cookpad.com/entry/bedrock

bedrock
基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービス
https://aws.amazon.com/jp/bedrock/

https://blog.llamaindex.ai/boosting-rag-picking-the-best-embedding-reranker-models-42d079022e83
比較

RAG精度向上
https://zenn.dev/sompojapan_dx/articles/eb755a18e893ce

【ChatGPT】とベクトルデータベース(Elasticsearch)による企業内データの活用(いわゆるRAG構成)
https://qiita.com/ksonoda/items/ba6d7b913fc744db3d79