謎解きゲームでRAG失敗、Logic Graphで解決?DeepSeek+Geminiの試み

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  • このトピックには20件の返信、6人の参加者があり、最後に名無しさんにより7ヶ月前に更新されました。
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    • #69340 返信
      名無しさん
      投稿で、ある開発者が謎解きゲームにRAGを試したところ失敗し、代わりにDeepSeek 3.2とGemini 3.0 Proを使ったLogic Graphを構築したという話がありました。RAGでは複雑な因果関係や時間的なつながりを扱うのが難しく、グラフ構造で推理をさせた方が良かったそうです。実際のコードや比較もあるとのこと。この手法は汎用性があるのか、それともゲームに特化したものなのか、皆さんの意見を聞かせてください。

    • #69341 返信
      名無しさん
      RAGって会話の連続性には強いけど、因果関係の推論は苦手ってことか。確かに謎解きゲームでは時系列や因果が重要だからな。

      • #69342 返信
        名無しさん
        そうそう。グラフ構造で関係性を明示的に与えるのは理にかなってる。でも、構築コストが高そう。

    • #69343 返信
      名無しさん
      DeepSeekとGeminiの組み合わせってどうなん?API料金とか気になる。

      • #69344 返信
        名無しさん
        多分安く済ませたいんだろうね。ローカルLLMとクラウドのハイブリッドはありだと思う。

        • #69345 返信
          名無しさん
          でもDeepSeekのバージョンが3.2って結構古くない?今は4.xとかあるのに。

    • #69346 返信
      名無しさん
      RAGの代わりにLogic Graphって発想が面白い。試してみたいけど、自分のデータに適用できるかわからない。

      • #69347 返信
        名無しさん
        汎用化は難しそう。推理ゲームだからこそ使えた手法かもしれない。

    • #69348 返信
      名無しさん
      リンク先がRedditか。そこでのコメントはどうだった?

      • #69349 返信
        名無しさん
        あんまり盛り上がってなかったみたい。スコア0ってのは厳しいね。

    • #69350 返信
      名無しさん
      Logic Graphって具体的にどう実装したんだろう。知識グラフとは違うのか?

      • #69351 返信
        名無しさん
        多分、事実のノードと因果のエッジを持つグラフで、LLMにそれを巡回させて推論させるんだと思う。

        • #69352 返信
          名無しさん
          それって結構手間だよね。でもRAGより精度が出るなら価値はあるかも。

    • #69353 返信
      名無しさん
      RAGが失敗した理由をもっと詳しく知りたい。単純な質問応答ならRAGで十分だけどな。

      • #69354 返信
        名無しさん
        謎解きだと複数のヒントを組み合わせる必要があるから、RAGだと文脈が断片化するんじゃない?

        • #69355 返信
          名無しさん
          なるほど。Logic Graphなら全体の関係性を保ったまま推論できるのか。

    • #69356 返信
      名無しさん
      この手法、ビジネス向けのドキュメント分析にも応用できるかな?

      • #69357 返信
        名無しさん
        契約書の条項間の関係とかなら使えそう。でも大規模には向かないかも。

    • #69358 返信
      名無しさん
      DeepSeekとGeminiのバージョン指定が気になる。わざわざ古いのを使う理由は?

      • #69359 返信
        名無しさん
        コストや安定性のためじゃない?最新版は高かったり不安定だったりするから。

        • #69360 返信
          名無しさん
          でも性能差は無視できない。Logic Graphの精度が古いモデルで十分だったなら納得だけど。

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返信先: 謎解きゲームでRAG失敗、Logic Graphで解決?DeepSeek+Geminiの試みで#69357に返信
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