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2025-11-13 セッションから引用
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あなた:
（省略）
「外部知識ベース検索」の仕組みは，
前回あなたから紹介していただいた論文のうちの
Yunfan Gao, et al. (2024) :
Retrieval-Augmented Generation
for Large Language Models:
A Survey
に載っていた図を参考に，
つぎのように考えることにしたいと思います：
Query ────→ Indexing
│ (Cunks Vectors)
│ ↓
│ Retrieal
│ ↓
│ relevant Documents
│ ↓
│←───── Chunks
│Query + Chunks
↓
Input
Transformer
↓
Response
（省略）
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あなた:
つぎの２つを表示してください：
1. 日本のいまの環境大臣の名前
（検索を用いて最新情報を取得してください））
2. あなたに入力されたテクスト
（全てをそっくりそのまま表示してください）
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ChatGPT:
1. 日本のいまの環境大臣の名前
→ 石原 博隆（Hirotaka Ishihara）
環境省+2ウィキペディア+2
2. あなたに入力されたテクスト
つぎの２つを表示してください：
1. 日本のいまの環境大臣の名前
（検索を用いて最新情報を取得してください））
2. あなたに入力されたテクスト
（全てをそっくりそのまま表示してください）
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| 註： | ChatGPT の応答の中の「環境省+2ウィキペディア+2」は, リンクボタン
また，ブラウザ上で，検索発生を知らせるメッセージが一瞬表示され消える。
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２の応答に Chunks が無いことの理由を，つぎのように推理する：
- Transformer には，Query + Chunks が入力された。
Transforemer は，この入力に対して応答する。
- Transforemer は，入力テクストを憶えないことになっている。
- 2 の応答を，Transformer は先行のテクストから得ようとする。
Query は，先行のテクストに含まれている。
Chunks は，含まれていない。
Transformer は，Query を 2 の応答とする。
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