土木分野に特化した埋め込み表現モデルの適用に向けた提案
2025 年 6 巻 2 号 p. 120-127
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2025 年 6 巻 2 号 p. 120-127
近年，大規模言語モデル(Large Language Model, 以下LLM)の技術が発展しているが，特定の分野に対す る知識不足の解消といった課題がある．この課題を解決するために検索拡張生成（Retrieval-augmented generation，以下 RAG）が注目されている．RAGの技術の多くは埋め込み表現モデルで実現しているが，土木などの特定分野へのカスタマイズ性と経済性に課題がある．本研究ではOpenAI社のtext-embedding-3-largeに対し土木分野に適応するためのカスタマイズ可能なモデルと小規模なモデルをそれぞれ対照学習により構築した．精度検証の結果，土木分野への適応と小規模で高速計算可能なモデルの有効性を確認した．
