要約：
- 現代のLLM（Large Language Model）は、Retrieval-Augmented Generation（RAG）という強力な技術を利用して、外部情報源を参照して生成的な応答の品質と正確性を向上させています。
- RAGは、リトリーバーとジェネレーターという2つの要素に依存し、ユーザーのクエリに基づいて情報を検索し、その情報を元に応答を生成します。
- RAGを利用することで、LLMは最新の情報を用いた人間レベルの応答を提供し、AIの幻覚を減少させることが可能です。
考察：
RAGは、LLMの生成的精度を向上させるための強力なAI技術ですが、その応答の質は基盤となる知識ベースの品質に左右されます。情報源のバイアスやエラーがRAGによって継続される可能性があり、ユーザーを誤解させる恐れがあります。また、ユーザーの意図を正確に解釈することも課題であり、知識ベースを最新の状態に保つことも困難です。これらの制約を克服するためには、知識ベースの適切な管理やコンテキスト理解の向上が重要です。