1. 定義: RAG とは RAG
はRetrieval-Augmented Generation の略で、検索拡張生成テクノロジーです。 これは、大規模言語モデル (LLM) と外部ナレッジ ベースを組み合わせた AI モデル アーキテクチャであり、モデルが応答を生成する前に関連情報を取得できるようにします。
2.
- RAG のワークフロー インデックス作成段階: テキストまたはドキュメントをベクター表現に変換し、ベクター データベースに保存します。
- 取得段階: ユーザーが質問すると、システムはクエリをベクトルに変換し、データベース内の関連コンテンツを取得します。
- 拡張段階: 取得した情報を生成されたコンテキストとしてプロンプトにスプライスします。
- 生成段階: 言語モデルは、生のトレーニング データと取得されたコンテキストに基づいて応答を生成します。
3. RAG の主な利点は
- 「幻覚」を減らすことです: 外部の信頼できる情報を引用でき、モデルによって生成された答えはより信頼性が高くなります。
- 知識の即時更新: 頻繁な再トレーニングなしで、新しい情報を迅速に補足します。
- カスタマイズされたアプリケーションのサポート: 会社の内部ドキュメント ライブラリに接続して、ドメイン タスクに高精度の出力を提供できます。
4. 典型的なアプリケーション
- シナリオエンタープライズ カスタマー サービス ロボットは、会社のドキュメント システムにアクセスすることで、正確なポリシー回答を提供します。
- 知識クイズ システムは、業界レポート、規制、ユーザー マニュアル、その他のデータを呼び出して回答を生成します。
- 教育プラットフォームは最新の情報を取得し、正確な回答を生成します。
5. まとめ
RAGは、LLMが外部のナレッジベースを使用してリアルタイムで情報を補足し、回答をより正確で追跡可能で適応性のあるものにする生成方法です。 これは、企業が AI サービスをカスタマイズするための重要なテクノロジー ソリューションとなっています。
