- 検索は知識消費者を必要な情報にスムーズに導く理想的な手段であるべき
- しかし、大規模言語モデル（LLMs）の普及により、検索は幻想、誤情報、偽データが蔓延する不完全な側面を持つ
- 検索信頼性を最大化するために、検索強化生成（RAG）が重要である
- RAGは外部データベースとして機能し、企業のデータストレージからの事実に基づいた情報アクセスを提供する
- RAGは高度な技術を利用してクエリ応答を向上させることができる
- セマンティックRAGは検索を向上させ、知識モデルと取得情報を統合し、より的確な回答を可能にする
- セマンティックRAGを用いた技術は、洞察までの時間短縮やコスト削減、LLMsの制約の緩和などを実現する
- 知識グラフ技術を活用することで、LLMの統合を加速し、規制順守を確保できる
この記事では、検索信頼性を高めるためのRAGの重要性に焦点が当てられており、セマンティックRAGを活用することで、企業レベルの検索を向上させる方法が示されています。知識グラフ技術を活用することで、LLMsの制約を克服し、データに基づいた的確な回答を提供する可能性が示唆されています。
元記事: https://www.kmworld.com/Articles/News/News/Boosting-LLM-reliability-with-RAG-164412.aspx